M
Ещё есть Kendryte k210, на нём можно даже распознование лиц делать
Size: a a a
2020 August 05
V
Ещё есть Kendryte k210, на нём можно даже распознование лиц делать
ну это уже взрослый камень, не микроконтроллер
M
ну это уже взрослый камень, не микроконтроллер
Если нельзя нормальный (с MMU) линукс запустить, то ещё микроконтроллер
YJ
Здравствуйте, уважаемые коллеги.
Вопрос: среди участников данного сообщества,
есть люди кто, уже пробовал или планирует использование нейронных сетей на микроконтроллерах?
Как пример: решение от ST STM32Cube.AI или подобные.
Интересно услышать мнения, или если возможно личный опыт,
насколько все это действительно применимо и полезно на практике.
Или это просто дань текущему тренду, и лишь маркетинговая игра.
Хочется верить, что нет, но тогда где реальные/не учебные примеры.
Вопрос: среди участников данного сообщества,
есть люди кто, уже пробовал или планирует использование нейронных сетей на микроконтроллерах?
Как пример: решение от ST STM32Cube.AI или подобные.
Интересно услышать мнения, или если возможно личный опыт,
насколько все это действительно применимо и полезно на практике.
Или это просто дань текущему тренду, и лишь маркетинговая игра.
Хочется верить, что нет, но тогда где реальные/не учебные примеры.
Работает с готовыми, обученными сетями. Материалы — через гугл.
AK
Здравствуйте, уважаемые коллеги.
Вопрос: среди участников данного сообщества,
есть люди кто, уже пробовал или планирует использование нейронных сетей на микроконтроллерах?
Как пример: решение от ST STM32Cube.AI или подобные.
Интересно услышать мнения, или если возможно личный опыт,
насколько все это действительно применимо и полезно на практике.
Или это просто дань текущему тренду, и лишь маркетинговая игра.
Хочется верить, что нет, но тогда где реальные/не учебные примеры.
Вопрос: среди участников данного сообщества,
есть люди кто, уже пробовал или планирует использование нейронных сетей на микроконтроллерах?
Как пример: решение от ST STM32Cube.AI или подобные.
Интересно услышать мнения, или если возможно личный опыт,
насколько все это действительно применимо и полезно на практике.
Или это просто дань текущему тренду, и лишь маркетинговая игра.
Хочется верить, что нет, но тогда где реальные/не учебные примеры.
Вот это использовали https://github.com/espressif/esp-face
PK
Спасибо всем кто откликнулся,
Мне наверное следовало точнее формулировать свой вопрос.
Вообщем как реализовать и запустить сеть на микроконтреллере это вообще не вопрос 🙂
В целом конечно с нейронными сетями тут мы имеем следующее:
1) Сбор данных для обучения с использования микроконтроллера или без него;
2) Разметка данных;
3) Обучение модели на десктопе/облаке;
4) Выгрузка обученной модели и конвертация ее для работы на микроконтроллере,
возможно с облегчением модели, float->int и прочее;
5) Загрузка модели в микроконтроллер и эксплуатация;
Либо, если обученная модель уже имеется и есть шансы запихать ее в выбранный микроконтроллер, то только этапы с 4 и 5.
Сам вопрос, а на сколько это решение действительно помогло тем, кто это уже пробовал в своих проектах.
Мне наверное следовало точнее формулировать свой вопрос.
Вообщем как реализовать и запустить сеть на микроконтреллере это вообще не вопрос 🙂
В целом конечно с нейронными сетями тут мы имеем следующее:
1) Сбор данных для обучения с использования микроконтроллера или без него;
2) Разметка данных;
3) Обучение модели на десктопе/облаке;
4) Выгрузка обученной модели и конвертация ее для работы на микроконтроллере,
возможно с облегчением модели, float->int и прочее;
5) Загрузка модели в микроконтроллер и эксплуатация;
Либо, если обученная модель уже имеется и есть шансы запихать ее в выбранный микроконтроллер, то только этапы с 4 и 5.
Сам вопрос, а на сколько это решение действительно помогло тем, кто это уже пробовал в своих проектах.
PK
Andy Korg
Вот это использовали https://github.com/espressif/esp-face
Я понимаю не всегда есть возможность/желание, раскрывать проект.
Но очень интересно узнать ваш use case.
Т.е. ваша ESP c камерой работает в угольной шахте на участке выдачи касок с фонарем и ведет учет, сколько раз за смену каждый рабочий приходил менять каску.
Ну вдруг 🙂
Но очень интересно узнать ваш use case.
Т.е. ваша ESP c камерой работает в угольной шахте на участке выдачи касок с фонарем и ведет учет, сколько раз за смену каждый рабочий приходил менять каску.
Ну вдруг 🙂
AK
Я понимаю не всегда есть возможность/желание, раскрывать проект.
Но очень интересно узнать ваш use case.
Т.е. ваша ESP c камерой работает в угольной шахте на участке выдачи касок с фонарем и ведет учет, сколько раз за смену каждый рабочий приходил менять каску.
Ну вдруг 🙂
Но очень интересно узнать ваш use case.
Т.е. ваша ESP c камерой работает в угольной шахте на участке выдачи касок с фонарем и ведет учет, сколько раз за смену каждый рабочий приходил менять каску.
Ну вдруг 🙂
Крутой case :)
Но нет, не такой конечно же сложный.
Гораздо проще, стояло в университете в Худжоу для входа в одну лабораторий, делали студенты в качестве курсовой.
Но нет, не такой конечно же сложный.
Гораздо проще, стояло в университете в Худжоу для входа в одну лабораторий, делали студенты в качестве курсовой.
A
Спасибо всем кто откликнулся,
Мне наверное следовало точнее формулировать свой вопрос.
Вообщем как реализовать и запустить сеть на микроконтреллере это вообще не вопрос 🙂
В целом конечно с нейронными сетями тут мы имеем следующее:
1) Сбор данных для обучения с использования микроконтроллера или без него;
2) Разметка данных;
3) Обучение модели на десктопе/облаке;
4) Выгрузка обученной модели и конвертация ее для работы на микроконтроллере,
возможно с облегчением модели, float->int и прочее;
5) Загрузка модели в микроконтроллер и эксплуатация;
Либо, если обученная модель уже имеется и есть шансы запихать ее в выбранный микроконтроллер, то только этапы с 4 и 5.
Сам вопрос, а на сколько это решение действительно помогло тем, кто это уже пробовал в своих проектах.
Мне наверное следовало точнее формулировать свой вопрос.
Вообщем как реализовать и запустить сеть на микроконтреллере это вообще не вопрос 🙂
В целом конечно с нейронными сетями тут мы имеем следующее:
1) Сбор данных для обучения с использования микроконтроллера или без него;
2) Разметка данных;
3) Обучение модели на десктопе/облаке;
4) Выгрузка обученной модели и конвертация ее для работы на микроконтроллере,
возможно с облегчением модели, float->int и прочее;
5) Загрузка модели в микроконтроллер и эксплуатация;
Либо, если обученная модель уже имеется и есть шансы запихать ее в выбранный микроконтроллер, то только этапы с 4 и 5.
Сам вопрос, а на сколько это решение действительно помогло тем, кто это уже пробовал в своих проектах.
А нужны именно МК?
Что-то более мощное (типа Beaglebone-AI на AM57xx) не подойдет?
Максимум что я видел - классификация простеньких объектов на заранее натренерованной сетке.
Что-то более мощное (типа Beaglebone-AI на AM57xx) не подойдет?
Максимум что я видел - классификация простеньких объектов на заранее натренерованной сетке.
AK
Есть решения для интеллектуального анализа, но там используется сеть камер подключенных в "облако", этим в РФ например занимается "macroscop"
PK
Andy Korg
Крутой case :)
Но нет, не такой конечно же сложный.
Гораздо проще, стояло в университете в Худжоу для входа в одну лабораторий, делали студенты в качестве курсовой.
Но нет, не такой конечно же сложный.
Гораздо проще, стояло в университете в Худжоу для входа в одну лабораторий, делали студенты в качестве курсовой.
Ну не знаю, чем мой case сложнее вашего, добавьте учет времени посещения студентов с разбивкой на смены и все тоже самое будет 🙂
Спасибо, что поделилось своим опытом !
Спасибо, что поделилось своим опытом !
AK
Ну не знаю, чем мой case сложнее вашего, добавьте учет времени посещения студентов с разбивкой на смены и все тоже самое будет 🙂
Спасибо, что поделилось своим опытом !
Спасибо, что поделилось своим опытом !
Скорее всего дело в зашумленности и освещенности. Придется шахтера заставить стоять перед камерой не двигаясь некоторое время :)
PK
Andy Korg
Скорее всего дело в зашумленности и освещенности. Придется шахтера заставить стоять перед камерой не двигаясь некоторое время :)
. 😉
PK
А нужны именно МК?
Что-то более мощное (типа Beaglebone-AI на AM57xx) не подойдет?
Максимум что я видел - классификация простеньких объектов на заранее натренерованной сетке.
Что-то более мощное (типа Beaglebone-AI на AM57xx) не подойдет?
Максимум что я видел - классификация простеньких объектов на заранее натренерованной сетке.
Вы правы, следует выбирать решения исходя из требований и возможности бюджета.
И при реально поставленной задачи или ТЗ, все так и будет.
Сейчас же хотелось подойти к вопросу с другой стороны
и узнать ту самую грань, грань где еще можно обойтись микроконтроллером.
А как ее узнать если не из реальных use case.
Обучающие материалы от производителей полезны при реализации задачи,
О полезность самого подхода могут только люди что-то уже внедрившие сообщить,
Ну так кажется на данный момент
И при реально поставленной задачи или ТЗ, все так и будет.
Сейчас же хотелось подойти к вопросу с другой стороны
и узнать ту самую грань, грань где еще можно обойтись микроконтроллером.
А как ее узнать если не из реальных use case.
Обучающие материалы от производителей полезны при реализации задачи,
О полезность самого подхода могут только люди что-то уже внедрившие сообщить,
Ну так кажется на данный момент
L
Здравствуйте, уважаемые коллеги.
Вопрос: среди участников данного сообщества,
есть люди кто, уже пробовал или планирует использование нейронных сетей на микроконтроллерах?
Как пример: решение от ST STM32Cube.AI или подобные.
Интересно услышать мнения, или если возможно личный опыт,
насколько все это действительно применимо и полезно на практике.
Или это просто дань текущему тренду, и лишь маркетинговая игра.
Хочется верить, что нет, но тогда где реальные/не учебные примеры.
Вопрос: среди участников данного сообщества,
есть люди кто, уже пробовал или планирует использование нейронных сетей на микроконтроллерах?
Как пример: решение от ST STM32Cube.AI или подобные.
Интересно услышать мнения, или если возможно личный опыт,
насколько все это действительно применимо и полезно на практике.
Или это просто дань текущему тренду, и лишь маркетинговая игра.
Хочется верить, что нет, но тогда где реальные/не учебные примеры.
лично не юзал, но есть прикольные китайские чипы на risc-v с хардварным ускорителем нейросеток: https://www.seeedstudio.com/Sipeed-M1n-Module-AI-Development-Kit-based-on-K210-p-4491.html
Х
лично не юзал, но есть прикольные китайские чипы на risc-v с хардварным ускорителем нейросеток: https://www.seeedstudio.com/Sipeed-M1n-Module-AI-Development-Kit-based-on-K210-p-4491.html
А какую операцию они ускоряют? Свёртки быстрее считают? Любые или нужно подстраивать алгоритм под ускоритель?
L
А какую операцию они ускоряют? Свёртки быстрее считают? Любые или нужно подстраивать алгоритм под ускоритель?
свертки, да
Х
ядро 1х1 это как? Просто умножитель и сумматор?
L
тоже прикольно, бимформинг, ффт и выделение голоса. можно распознавание речи походу делать полностью хардварно.
Х
Такие маленькие вообще используют или с помощью мелких можно и большое ядро ускорить?