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發(fā)視頻在i.MXRT1060和RT1170上使用高效神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多人檢測(cè)
2023-08-17 |
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資料介紹
恩智浦的分頻MCU是理想的邊緣計(jì)算平臺(tái)，可提供卓越的計(jì)算能力。為了進(jìn)一步展示 i.MX RT系列MCU在機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)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(luò)進(jìn)行多人檢測(cè)的示例和 i.MX RT1170。
1. 提供具有有效網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的輕量級(jí)人員檢測(cè)模型 ShuffleNet-V2 [1]這比 Arm 上可用的大多數(shù)以前網(wǎng)絡(luò)更快且內(nèi)存訪問成本友好平臺(tái)。
2.給定的模型通過eIQ發(fā)光工具轉(zhuǎn)換為對(duì)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(nèi)核內(nèi)存占用空間更小。實(shí)驗(yàn)的進(jìn)一步進(jìn)行了分析，以證明量化的準(zhǔn)確性，內(nèi)存使用情況以及延遲不同量化選項(xiàng)下的目標(biāo)平臺(tái)。
3. 提出一種基于微控制器的視覺智能算法（uVITA）應(yīng)用流水線，使具有不同微控制器平臺(tái)的多人檢測(cè)解決方案。因此，相機(jī)可以實(shí)時(shí)捕獲幀。同時(shí)，顯示屏同時(shí)顯示幀，以速度視覺算法在不同平臺(tái)上快或慢。
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