【源码】基于CMSISPack的机器学习示例项目

项目简介

本项目基于CMSIS-Pack，为嵌入式系统提供了一套机器学习（ML）示例。借助TensorFlow Lite Micro框架和Arm ML Embedded Evaluation Kit API's，可在嵌入式设备上实现对象检测和关键词识别等机器学习任务。

项目的主要特性和功能

• 对象检测：运用神经网络模型开展人脸检测，并提供人脸的矩形边界框坐标。
• 关键词识别：基于神经网络模型，对音频流中的关键词进行识别。
• 硬件加速：利用Arm Cortex-M处理器内置的Arm Ethos-U NPU实现高效推理。
• 跨平台支持：支持多种目标平台，涵盖Arm Cortex-M55、M85处理器以及STM32F746G-Discovery、NXP FRDM-K64F等物理板卡。

安装使用步骤

1. 安装必要的工具

• 安装CMSIS-Toolbox（版本1.5.0或更高）。
• 安装Arm Compiler 6.18（Keil MDK或Arm Development Studio的一部分）。
• 根据需要配置Arm Virtual Hardware或物理板卡。

2. 下载软件包

使用以下命令下载所需的软件包： sh csolution list packs -s mlek.csolution.yml -m > packlist.txt cpackget add -f packlist.txt

3. 生成和构建项目

生成.cprj项目文件： sh csolution convert -s ./mlek.csolution.yml 构建项目，例如构建关键词识别项目： sh cbuild ./kws/kws.Debug+AVH-SSE-300-U55.cprj -g "Unix Makefiles" -j 4

4. 执行项目

在Keil Studio Cloud中执行项目，或者将可执行文件复制到物理板卡并执行。例如： sh cp ./out/kws/STM32F746-DISCO/Release/kws.Release+STM32F746-DISCO.bin /media/user/DIS_F746NG/ && sync

注意事项

• 示例项目需要特定硬件支持，如Arm Cortex-M处理器和Ethos-U NPU。
• 示例代码可能需要根据特定的硬件和配置进行调整。
• 示例项目使用了开源的神经网络模型，需遵循相应的许可协议。

许可证

本项目遵循Apache 2.0许可证。

已知问题和解决方案

• 问题：Keil Studio Cloud无法构建项目。 解决方案：确保Keil Studio Cloud后端工具版本与代码开发时使用的版本一致。
• 问题：视频处理模块无法正确运行。 解决方案：检查视频服务器配置，确保视频输入/输出参数正确。
• 问题：硬件加速功能无法正常工作。 解决方案：检查NPU驱动和固件版本，确保支持所需的硬件加速功能。

下载地址

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