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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(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)進行多人檢測的示例和 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(luò)更快且內(nèi)存訪問成本友好平臺。
2.給定的模型通過eIQ發(fā)光工具轉(zhuǎn)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(nèi)核內(nèi)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(nèi)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(yīng)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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