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在i.MXRT1060和RT1170上使用高效神经网络进行多人检测
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2023-08-17
陈存楼
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恩智浦的分频MCU是理想的边缘计算平台，可提供卓越的计算能力。为了进一步展示 i.MX RT系列MCU在机器学习技术方面的功能，本文档介绍在 i.MX RT1060上使用高效神经网络进行多人检测的示例和 i.MX RT1170。
1. 提供具有有效网络架构的轻量级人员检测模型 ShuffleNet-V2 [1]这比 Arm 上可用的大多数以前网络更快且内存访问成本友好平台。
2.给定的模型通过eIQ发光工具转换为对象文件，以获得更高的性能和i.MX RT1060 和 i.MX RT1170 上的 Arm Cortex-M7 内核内存占用空间更小。实验的进一步进行了分析，以证明量化的准确性，内存使用情况以及延迟不同量化选项下的目标平台。
3. 提出一种基于微控制器的视觉智能算法（uVITA）应用流水线，使具有不同微控制器平台的多人检测解决方案。因此，相机可以实时捕获帧。同时，显示屏同时显示帧，以速度视觉算法在不同平台上快或慢。
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