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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