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在i.MXRT1060和RT1170上使用高效神經(jīng)網(wǎng)絡進行多人檢測

2023-08-17 | pdf | 3.33 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

恩智浦的分頻MCU是理想的邊緣計算平臺,可提供卓越的計算能力。為了進一步展示 i.MX RT系列MCU在機器學習技術方面的功能,本文檔介紹在 i.MX RT1060上使用高效神經(jīng)網(wǎng)絡進行多人檢測的示例和 i.MX RT1170。
1. 提供具有有效網(wǎng)絡架構的輕量級人員檢測模型 ShuffleNet-V2 [1]這比 Arm 上可用的大多數(shù)以前網(wǎng)絡更快且內存訪問成本友好平臺。
2.給定的模型通過eIQ發(fā)光工具轉換為對象文件,以獲得更高的性能和i.MX RT1060 和 i.MX RT1170 上的 Arm Cortex-M7 內核內存占用空間更小。實驗的進一步進行了分析,以證明量化的準確性,內存使用情況以及延遲不同量化選項下的目標平臺。
3. 提出一種基于微控制器的視覺智能算法(uVITA)應用流水線,使具有不同微控制器平臺的多人檢測解決方案。因此,相機可以實時捕獲幀。同時,顯示屏同時顯示幀,以速度視覺算法在不同平臺上快或慢。
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