设计自动化


Espressif SoCs的深度学习API

2021年9月29日设计自动化

ESP-DL,最近由Eypressif系统引入,为神经网络(NN)推断,图像处理,数学操作和深度学习(DL)模型提供了API。使用ESP-DL,开发人员可以轻松快速地使用浓缩咖啡机的SOC推动神经网络推论。

Thus far, Espressif’s data show that, in comparison to the company’s ESP32 wireless MCU, when ESP-DL runs on an ESP32-S3 chip the acceleration of a 16-bit detection model is increased by 4,5 times, or 6,25 times in the case of a face recognition model. In addition, the 8-bit face recognition model is 2,5 times faster than the 16-bit model on the ESP32-S3. Furthermore, Espressif offers a tool that can help developers make their own model compatible with the company’s platform.

由于ESP-DL不需要任何外围设备,因此它可以用作项目组件。例如,如果添加到ESP-o / component /目录中,esp-dl可以用作esp-of的子模块,其中包含基于图像的应用程序的几个项目级别示例。下面的附图显示了ESP-DL的内容包括和其作为项目组件的实现方式。

ESP-DL提供的工具可以帮助开发人员将他们自己的模型(可能使用第三方平台开发,如TensorFlow、PyTorch、MXNet等)转换为8位或16位模型,并评估量化模型的性能。

模型动物园

ESP-DL还在所谓的Model Zoo中提供了某些易于使用的模型,如人脸检测、人脸识别、猫脸检测等。这些模型可以在开箱即用的情况下使用。其他模型,如用于颜色检测和手势识别的模型,将很快发布。

自定义模型

在GitHub教程中,题为“如何按步骤自定义模型”,您可以找到具有可追加示例的所有相关说明,该说明将帮助您快速轻松地实现模型。

各种API.

ESP-DL包含足够的API供开发人员构建自己的模型,如神经网络(NN)、图像处理和矩阵运算。同时,如果开发人员对API实用程序有任何特殊要求,他们可以定制层并提供反馈。

软件和硬件增强

ESP-DL实现了量化计算,并通过优化C/C++代码的汇编和体系结构实现了一种更高效的软件。值得一提的是,ESP32-S3凭借其矢量指令、高速SPI接口和可配置的高速缓存,在AI应用中实现了更快的加速。


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