【源码】基于Arduino的Spresense TensorFlow Lite机器学习库

项目简介

本项目是一个基于Arduino_TensorFlowLite并移植到Spresense开发板的库，可在设备上本地运行机器学习模型，支持在微控制器上运行TensorFlow机器学习模型，有助于开发者构建由深度学习和神经网络驱动的AI/ML应用。

项目的主要特性和功能

1. 多场景应用示例：涵盖hello_world基础流程示例、利用加速度计传感器LSM9DS1的magic_wand手势识别示例、通过模拟MEMS麦克风的micro_speech语音识别示例以及使用摄像头板的person_detection人员检测示例。
2. 版本兼容性处理：借助schema_utils.cpp文件处理内置操作符代码，保障不同版本TFLite模型之间的兼容性。
3. 高效运算库支持：集成CMSIS - NN库，用于在ARM Cortex - M处理器上运行神经网络，包含常见神经网络操作函数；使用KissFFT库进行高效的信号和数据频率分析。
4. 优化手段应用：支持量化操作以减小数据大小和降低计算复杂性，提供常见激活函数实现，通过优化内存访问和计算提升性能。

安装使用步骤

假设用户已经下载了本项目的源码文件，可按以下步骤操作： 1. 将下载的库文件添加到Arduino IDE的库文件夹中。 2. 打开Arduino IDE，选择Spresense开发板。 3. 在Arduino IDE的示例菜单中选择所需示例，如hello_world、magic_wand等。 4. 根据示例需求，连接相应的传感器或设备，如加速度计、麦克风、摄像头等。 5. 编译并上传代码到Spresense开发板。 6. 观察开发板的运行结果，根据示例功能进行相应测试，如做出手势、说话、面对摄像头等。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】