金敏浩-开启RT-Thread TensorFlow Lite神经网络之旅-2024RTT全球技术大会.pptx

1、开启RT-Thread TensorFlow Lite神经网络之旅金敏浩，RT-Thread Open and Easy to Use Operating Systemhttps:/www.rt-thread.org内容大纲 01 什么是什么是Tensor Flow Lite02 Tensor Flow Lite的的应用应用03 Tensor Flow Lite在在Vision Board上上的应用的应用04 示例示例演示演示Open and Easy to Use Operating Systemhttps:/www.rt-thread.orgTensor Flow Lite 介绍介绍Ten

2、sorFlow Lite(TF Lite)是谷歌推出的用于设备端推理的开源、跨平台深度学习框架，旨在为包括 Android 和 iOS 设备、嵌入式 Linux 和微控制器在内的多个平台提供支持。它可以将 TensorFlow 预训练模型转换为可以针对速度或存储进行优化的特殊格式。它还可以帮助开发人员在移动、嵌入式和物联网设备上运行 TensorFlow 模型。简单来说，TensorFlow Lite 旨在将训练好的模型部署在移动端或嵌入式终端上。Open and Easy to Use Operating Systemhttps:/www.rt-thread.orgTensor Flow L

3、ite 特点特点轻量级：启用具有小二进制规模和快速初始化/启动的设备上机器学习模型推理高性能：针对更快的模型加载时间进行了优化，支持硬件加速等跨平台：支持 Android 和 iOS 设备、嵌入式 Linux 和微控制器低延迟：无需数据传入和传出服务器安全：任何个人数据都不会离开设备，也不会泄露隐私支持多种语言：包括 Java、Swift、Objective-C、C+和 Python丰富的示例参考：提供多平台常见机器学习任务的端到端示例，如图像分类、物体检测等Open and Easy to Use Operating Systemhttps:/www.rt-thread.orgTensor

4、Flow Lite 架构架构Tensor Flow模型Tensor Flow Lite 转换器Tensor Flow Lite 模型（.tflite）Open and Easy to Use Operating Systemhttps:/www.rt-thread.orgTensor Flow Lite的应用的应用图像分割图像分割目标检测目标检测语音识别语音识别数字数字分类分类Tensor Flow Lite机器学习任务Open and Easy to Use Operating Systemhttps:/www.rt-thread.orgRA8 Vision Board 机器视觉介绍板载外设

5、RA8D1BHEC(Cortex-M85内核，主频高达480Mhz，具有2MB FLASH，1MB SRAM，MIPI-DSI）QSPI Nor-Flash W25Q64 with XIP supportedAP6212（Wi-Fi 2.4Ghz+Bluetooth5.0）32MB SDRAM 16bit max 120Mhz板载DAP-Link，支持USB-CDC与SWD调试用户RGB-Led x1用户按键 x1（可配合reset按键切换厂商boot）Open and Easy to Use Operating Systemhttps:/www.rt-thread.orgRA8 Vision

6、 Board 机器视觉介绍接口外配TypeC-OTG x1 （支持FS/HS，支持用户按键降级至厂商boot模式）TypeC USB-Debug x1（直连DAP-Link/CDC 串口）BTB接口，用于纵向堆叠扩展板卡，充分利用空间，扩充ETH/CAN/LIN等接口LCD(RGB666)FPC 排线接口MIPI-DSI FPC 排线接口SD卡座，支持SDR25兼容树莓派40Pin的拓展接口10bit 摄像头 FPC 排线接口9Pin 1.27mm JTAG接口，支持外部调试器接入Open and Easy to Use Operating Systemhttps:/www.rt-thread