Espressif SoCs的深度学习API
2021年9月29日设计自动化
ESP-DL最近由Espressif Systems引入，为神经网络（NN）推理、图像处理、数学运算和深度学习（DL）模型提供API。通过ESP-DL，开发人员可以轻松快速地使用Espressif的SoCs进行神经网络推理。
到目前为止，Espressif的数据显示，与该公司的ESP32无线MCU相比，当ESP-DL在ESP32-S3芯片上运行时，16位检测模型的加速度增加了4,5倍，或者在人脸识别模型的情况下增加了6,25倍。此外，8位人脸识别模型比ESP32-S3上的16位模型快2.5倍。此外，Espressif提供了一个工具，可以帮助开发人员使自己的模型与公司的平台兼容。
由于ESP-DL不需要任何外围设备，因此可以将其用作项目组件。例如，如果将其添加到esp who/components/目录中，则esp-DL可以用作esp-who的子模块，其中包含多个基于图像的应用程序的项目级示例。下图显示了ESP-DL的组成以及如何将其作为项目组件实现。
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。
定制模型
在名为“如何一步一步地自定义模型”的GitHub教程中，您可以找到所有相关的说明以及一个可运行的示例，该示例将帮助您快速轻松地实现模型。
多种原料药
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。
学分
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