tinyML

Arduino使用TinyML实现水果识别

这是一个简单的示例，但确实显示了在小型设备上运行TinyML的潜力以及传感器丰富的Arduino蓝牙传感器的强大功能。硬件水果ArduinoIDE准备安装库文件捕
亚图跨际·2024-03-17 20:59

XIAO ESP32S3之AI应用

https://wiki.seeedstudio.com/xiao_esp32s3_speech2chatgpt/中文:SenseCraft模型助手部署|SeeedStudioWiki二、XIAO开发板TinyML
火柴棍mcu·2023-12-03 10:09

XIAO ESP32S3之AI教程

一、sipeedAI教程AI指南-SipeedWiki二、TinyMXTinyMaix是国内sipeed团队面向单片机的超轻量级的神经网络推理库，即TinyML推理库，可以让你在任意单片机上运行轻量级深度学习模型
火柴棍mcu·2023-12-03 10:09

【深度学习】DAMO-YOLO，阿里，701类通用检测模型，目标检测

https://github.com/tinyvision/DAMO-YOLO/blob/master/README_cn.mdDAMO-YOLO是由阿里巴巴达摩院智能计算实验室TinyML团队开发的一个兼顾速度与精度的目标检测框架
XD742971636·2023-11-26 23:27

如何在先楫HPM6750上运行轻量级AI推理框架TinyMaix

TinyMaix是国内sipeed团队开发一个轻量级AI推理框架，官方介绍如下：TinyMaix是面向单片机的超轻量级的神经网络推理库，即TinyML推理库，可以让你在任意单片机上运行轻量级深度学习模型
上海慧鲲电子有限公司·2023-11-10 18:34

AMEYA360：瑞萨电子整合Reality AI工具与e² studio IDE，扩大其在AIoT领域的卓越地位

此次整合将缩短物联网网络边缘与终端人工智能（AI）及微型机器学习（TinyML）应用的设计周期。瑞萨
皇华ameya·2023-09-25 21:44

嵌入式部署机器学习模型---TinyML

我们目前生活在一个被机器学习模型包围的世界。在一天中，您使用这些模型的次数比您意识到的要多。诸如浏览社交媒体、拍照、查看天气等日常任务都依赖于机器学习模型。您甚至可能会看到此博客，因为机器学习模型向您推荐了此博客。我们都知道训练这些模型的计算成本很高。但大多数时候，在这些模型上运行推理的计算成本也很高。我们使用机器学习服务的速度，我们需要足够快的计算系统来处理它。因此，大多数模型都运行在具有CPU
Omer_·2023-09-02 01:05

Arduino使用TinyML实现手势识别

什么是TinyMLTinyML是在PeteWarden于2014年加入Google时发现的，当时OKGoogle小组是如何使用在DSP上运行的仅14KB的神经网络来处理Android智能手机的“OKGoogle”唤醒词的。沃登的背景是从房子的侧面看的，所以看到在如此有限的空间中奔跑的东西激发了他的好奇心。他最初致力于使TensorFlow在Android和iOS设备上运行，然后移至TensorFl
亚图跨际·2023-08-08 05:37

基于Syntiant TinyML Board与Edge Impulse的LED语音控制(Arduino/C++)

SyntiantTinyMLBoard与EdgeImpulse的LED语音控制CSDN：工程源代码下载（包括固件）Syntiant工程Github-EmbeddedCamerata/Syntiant-tinyml-funpack
KafCoppelia·2023-07-27 21:20

TinyML ESP32-CAM：使用Edge Impulse进行边缘图像分类

本教程介绍如何将TinyML与ESP32-CAM结合使用。它描述了如何使用深度学习的ESP32-CAM对图像进行分类。该机器学习模型直接在设备上运行。
TD程序员·2023-07-27 21:42

[TinyML]APQ:Joint Search for Network Architecture, Pruning and Quantization Policy

APQ:JointSearchforNetworkArchitecture,PruningandQuantizationPolicyAbstractSectionIIntroductionSectionIIBackgroundandOutlineSectionIIIJointDesignMethodologyPart1Once-for-allnetworkwithfine-grainedchann
黄小米吖·2023-07-14 18:28

TinyML4.3.2 生成数据(Create Sin)

最近在学习TinyML，但书本上的教程是在Google的Colab云平台上开发，由于国内不能访问Colab，手上刚好有一个Jetbot（JestonNano），所以就基于Jetbot进行开发。
火柴棍mcu·2023-07-14 06:19

TinyML4.3.3 拆分数据

将TinyML4.3.2生成数据(CreateSin)文章中创建的1000个样本点数据拆分为训练集、验证集、测试集，其中训练集占60%，验证集占20%，测试集占20%。
火柴棍mcu·2023-07-14 06:43

ZETA+TinyML：“端智能”和“远程算法升级”开启LPWAN2.0泛在物联新时代

而这一“苦“随着微型机器学习（以下简称TinyML）、LPWAN等技术的发展，可能迎来真正的化解。基于终端计算在能耗、效率等方面拥有明显的优势，尤其在万物互联的IoT时代的背景下，TinyM
ZETA开发者·2023-03-30 16:15

ESP32 上快捷部署 Tensorflow lite 机器学习（TinyML）

在这篇文章中，我将向您展示使用ArduinoIDE将TensorFlowLite模型部署到ESP32的最简单方法，无需任何编译内容。Arduino库这个Arduino库是为了简化使用ArduinoIDE将用于微控制器模型的TensorflowLite部署到Arduino板上。该库包含您所需的所有文件，公开了一个接口来加载模型并运行推理。示例简述：正余弦、正弦等构建模型简述：构建一个部署模型。导出模
亚图跨际·2023-01-11 07:58

tensorflow for Microcontrollers TinyML 单片机版资料 arduino esp32 stm32

简介TensorFlowLiteforMicrocontrollersisdesignedtorunmachinelearningmodelsonmicrocontrollersandotherdeviceswithonlyfewkilobytesofmemory.Thecoreruntimejustfitsin16KBonanArmCortexM3andcanrunmanybasicmodels
liang890319·2023-01-11 07:58

电动机异常ESP32和TinyML边缘检测

该项目演示如何使用Python训练两种不同的机器学习模型来检测电动机中的异常情况。第一个模型依赖于马哈拉诺比斯距离的经典机器学习技术。第二个模型是使用TensorFlow和Keras创建的自动编码器神经网络。数据是使用贴在吊扇上的ESP32和轴加速度计捕获的。每个样本是在1秒的过程中捕获的所有3个轴的大约200个样本。风扇以多种速度（关闭、低、中、高）运行，有无负重。1“重量”是一个四分之一用胶带
亚图跨际·2023-01-11 07:28

优秀的 Verilog/FPGA开源项目介绍（三十五）- TinyML

了解TinyML~今天介绍几个与TinyML相关的开源项目。
碎碎思·2023-01-11 07:27

最简单体验TinyML、TensorFlow Lite——ESP32跑机器学习（全代码）

目录前言数据采集、处理导入包正弦波数据生成数据集分类模型1训练模型1创建模型1训练检查训练指标模型2训练模型导出（TensorFlowLite）模型部署、功能编写前言TinyML是机器学习前沿的一个分支
全栈O-Jay·2023-01-11 07:57

TINYML入门资料

基础资料神经网络入门电子森林的这篇文章中提到了TinyML压缩主要是压缩卷积神经网络模型，而关于这个模型在下面那篇，人脸监测算法相关基础理论中有提到（第二章）。
Tjyuking·2022-12-23 10:08

tinyml如何使用TensorFlow Lite构建智能物联网设备

Ifyouarenewtomachinelearning,itisatechniqueofusingalgorithmstoanalyzemassiveamountsofdatatodrawconclusions.Deeplearningisabranchofmachinelearningthatusesanalgorithmcalledneuralnetworks.如果您不熟悉机器学习，它是一种
weixin_26750481·2022-12-21 13:05

TinyML：下一轮人工智能革命

TinyML是在海量的物联网设备端微控制器上实现的人工智能，有望在未来几年内，成为人工智能在工业领域的重要新应用。边缘设备往往计算资源和电量受限，对功耗极为敏感。
人工智能学家·2022-12-17 10:43

全志XR806+TinyMaix，在全志XR806上实现ML推理

关于TinyMaixTinyMaix是面向单片机的超轻量级的神经网络推理库，即TinyML推理库，可以让你在任意单片机上运行轻量级深度学习模型~设计原则：易用性>移植性>速度>空间核心代码少于400行(
DOT小文哥·2022-12-12 08:56

【MM32F5270开发板试用】单片机也能玩神经网络-TinyMaix实测开源

宝藏仓库TinyMaix是面向单片机的超轻量级的神经网络推理库，即TinyML推理库，可以让你在任意单片机上运行
极术社区·2022-12-10 06:02

[TinyML]NetAug:Network Augmentation for Tiny Deep Learning

NetAug:NetworkAugmentationforTinyDeepLearningAbstractSectionIIntroductionSectionIIRelatedWorkKnowledgedistillationRegularizationMethodsTinyDeepLearningSectionIIINetworkAugmentationPart1FormulationPart
黄小米吖·2022-12-03 00:41

TinyML：是否是FPGA在人工智能方面的最佳应用？

TinyML也是机器学习的一种，他的特点就是缩小深度学习网络可以在微型硬件中使用，主要应用在智能设备上。
碎碎思·2022-11-30 20:48

TinyML：下一轮人工智能革命

TinyML是在海量的物联网设备端微控制器上实现的人工智能，有望在未来几年内，成为人工智能在工业领域的重要新应用。边缘设备往往计算资源和电量受限，对功耗极为敏感。
人工智能与算法学习·2022-11-30 16:18

2022 年数据科学、人工智能和机器学习五大趋势预测，是TinyML、AutoML还是AI芯片？

作者：JoydeepBhattacharya原文链接：https://dzone.com/articles/top-5-data-science-ai-and-ml-trends-for-2022编译：郭露预计到2027年，全球人工智能市场将达到惊人的2000亿美元，大数据市场将增长至1030亿美元，其中软件开发约占45%。与此同时，全球深度学习市场将高达400多亿美元，复合年均增长率为39.2%
技术视野·2022-11-25 00:33

[TinyML]EfficientFormer:Vision Transformers at MobileNet Speed

EfficientFormer:VisionTransformersatMobileNetSpeedAbstractSectionIIntroductionSectionIIRelatedWorkSectionIIIOn-DeviceLatencyAnalysisofVisionTransformersSectionIVDesignofEfficientFormerPart1Dimension-c
黄小米吖·2022-11-21 10:24

运用Edge Impulse实现MCU机器学习，试试吧~

AndreaGarrapa（意大利）译者|禾沐将AI应用带到边缘终端设备（智能手机、可穿戴、汽车和物联网设备等）可以降低功耗，并减少数据中心资源的负载，其中在MCU上实现机器学习是这种愿景中最为活跃的领域之一，tinyML
嵌入式资讯精选·2022-04-09 07:02

TensorFlow技术主管皮特·沃登离职，重返斯坦福读博！

著有《TinyML》一书，希望让机器学习不再囿于云端超级计算机，而是可以被隐藏于众多小到可以被忽视的电子零件中。1皮特沃
hzbooks·2022-02-28 11:54

突发！TensorFlow技术主管皮特·沃登离职！重返斯坦福读博：我在谷歌“太难了”！...

著有《TinyML》一书，希望让
Amusi（CVer）·2022-02-28 11:24

每日一书丨TensorFlow技术主管皮特·沃登离职，重返斯坦福读博

著有《TinyML》一书，希望让机器学习不再囿于云端超级计算机，而是可以被隐藏于众多小到可以被忽视的电子零件中。皮特沃登和他的TinyML梦想
每日一书·2022-02-28 11:23

基于TensorFlow Lite Micro在物联网设备上玩转TinyML之离线语音唤醒

1.案例简介随着机器学习的发展，TinyML（微型机器学习）已在你的家里、车里、甚至口袋里工作了。什么是TinyML呢？
HaaS技术社区·2021-09-13 16:37

了解树莓派上的Edge Impulse和TinyML

树莓派可能是嵌入式机器学习入门的最经济的方式，我们在树莓派4上看到的推理性能可以与某些新的加速器硬件相媲美或更好，但是总体硬件成本却要低得多。树莓派4ModelB但是，在树莓派或任何边缘平台上训练自定义模型仍然存在问题。这就是为什么EdgeImpulse今天发布的公告迈出了一大步，并使边缘机器学习更加容易获得的原因。有了对树莓派的全面支持，现在可以获取数据，在EdgeImpulse平台上的云中针对
艾矽易小艾·2021-06-04 16:57

边缘AI新方法TinyML，超低功耗，存储占用KB计，在边缘设备上进行机器学习

点击上方“迈微AI研习社”，选择“星标★”公众号重磅干货，第一时间送达选自：towardsdatascience人工智能AI正在加快速度从云端走向边缘，进入到越来越小的物联网设备中。而这些物联网设备往往体积很小，面临着许多挑战，例如功耗、延时以及精度等问题，传统的机器学习模型无法满足要求，那么微型机器学习又如何呢？在NASA的推动下，小型化的电子产品成为了一个完整的消费品行业。现在我们可以把贝多芬
Charmve·2021-02-15 19:36

Silicon Labs携手Edge Impulse加速实现机器学习应用

————新开发工具实现在SiliconLabs物联网产品中集成TinyML致力于建立更智能、更互联世界的领先芯片、软件和解决方案供应商SiliconLabs（亦称“芯科科技”）近日宣布与领先的边缘设备机器学习
mahuahu·2021-02-03 16:52

【社区分享】从零开始学习 TinyML，建立 TensorFlow 深度学习模型（技术优化篇）

TinyML是什么？如何从零开始入门学习？本系列上一篇教程中，我们复习了TinyML的概念，完成了一个最简单的ML模型与微控制器运行。
TensorFlow 社区·2020-12-09 18:36

【社区分享】从零开始学习 TinyML，建立 TensorFlow 深度学习模型（模型应用篇）

TinyML是什么？如何从零开始入门学习？
TensorFlow 社区·2020-12-07 14:44

【社区分享】从零开始学习 TinyML，建立 TensorFlow 深度学习模型（基础原理篇）

TinyML是什么？如何入门学习？
TensorFlow 社区·2020-12-01 20:12

【入门教程】联手哈佛推出 TinyML 免费课程，引领边缘 AI 浪潮

顺应人工智能的前沿趋势，大家期待已久的TinyML系统课程现已推出！
TensorFlow 社区·2020-11-17 22:23

推出 TinyML 免费课程，引领边缘 AI 浪潮

开发技术推广工程师JoshGordon哈佛大学的VijayJanapaReddi教授、TensorFlowLiteMicro团队和edX(https://www.edx.org/)在线学习平台将在今年秋天分享一套TinyML
谷歌开发者_·2020-08-26 23:06

Google与哈佛大学合作推出 TinyML 课程

哈佛大学的VijayJanapaReddi教授、TensorFlowLiteMicro团队和edX(https://www.edx.org/)在线学习平台将在今年秋天分享一套TinyML课程，您可以免费观看这些课程
itwriter·2020-08-19 15:00

社区分享 | 从零开始学习 TinyML（一）

TinyML简介1.概要PeteWarden与DanielSitunayake合著了一本介绍在Arduino和超低功耗微控制器上如何运行ML的书，TinyML：MachineLearningwithTensorFlowLiteonArduinoandUltra-Low-PowerMicrocontrollers
王玉成的博客·2020-07-30 05:09

社区分享 | 从零开始学习 TinyML（二）

我们在上周的社区分享栏目中介绍了社区分享|从零开始学习TinyML（一），本周我们将继续学习。
王玉成的博客·2020-07-30 05:09
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