本篇文章是stm32人工智能合作伙伴介绍系列之一, 之后也会陆续为大家介绍更多stm32生态相关合作的公司和产品, 希望能为大家的开发带来更多创意和灵感!
我们介绍的第一家是在嵌入式圈子已经小有名气的openmv (国内由星瞳科技代理)。
下面整理了openmv 智能摄像头模组的各个版本在硬件和功能上的差异。
硬件差异
功能差异
下面重点介绍openmv的最新固件版本v3.6.0对tensorflow-lite 的支持。
大家可能会问,tensorflow-lite跟openmv之前实现的传统机器视觉算法(比如追踪、检测和识别)有什么区别呢?
首先tensorflow-lite 是tensorflow为嵌入式设备优化的版本,采用机器学习中的深度学习算法(20岁小伙子),跟传统的机器视觉算法(70岁老大爷)相比还很年轻。好处在于你不需要根据特定应用来手工设计特征(你需要对特定领域和数据特别了解),但缺点是需要大量的数据集作为训练的素材。当然stm32和openmv一起为mcu开发者提供了一系列工具来减轻用户的工作量。
下面提到的神经网络是深度学习的主要模型。
具体到机器视觉,第1到3需要用户自主完成,从第4步开始借助cube.ai来完成从预训练模型到c代码的转换,而openmv则在生成的ai库基础上添加了一层可以通过micropython调用的包装。
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