news 2026/4/16 10:38:53

[STM32H7] 【STM32H745I-DISCO 试用】STM32H745平台上的CIFAR数据集AI探索

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
[STM32H7] 【STM32H745I-DISCO 试用】STM32H745平台上的CIFAR数据集AI探索

一、数据集简介
CIFAR-10数据集由10个类的60000个32x32彩色图像组成，每个类有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次有10000个图像。测试批次包含来自每个类别的恰好1000个随机选择的图像。训练批次以随机顺序包含剩余图像，但一些训练批次可能包含来自一个类别的图像比另一个更多。总体来说，五个训练集之和包含来自每个类的正好5000张图像。



二、环境设置

X-CUBE-AI是STM32Cube.AI生态系统的STM32Cube扩展包部分，能够自动转换预训练人工智能算法（包括神经网络和经典机器学习模型），并将生成的优化库集成到用用户项目中，以此来扩展STM32CubeMX功能。

RT-Thread AI Toolkit，简称RT-AK （RT-Thread AI 套件）RT-AK 是 RT-Thread 团队为 RT-Thread 实时操作系统所开发的 AI 套件，能够一键将 AI 模型部署到 RT-Thread 项目中，让用户可以 在统一的 API 之上进行业务代码开发，又能在目标平台上获极致优化的性能，从而更简单方便地开发端侧 AI 应用程序。
利用RT-AK工具，生成集成AI模型的项目工程。


复制
  1. #python aitools.py --project=D:\Project-master\stm32-cifar --model_name ./Models/cifar10.tflite --platform stm32 --ext_tools D:\Program Files (x86)\stm32ai-windows-7.3.0\windows --clear



具体转换信息如下：

复制
  1. model_name: cifar10
  2. input: input_1 [3072 items, 3.00 KiB, ai_u8, scale=0.003921568859368563, zero_point=0, (32, 32, 3)]
  3. inputs(total) : 3.00 KiB
  4. output: nl_21_fmt [10 items, 12 B, ai_u8, scale=0.00390625, zero_point=0, (1, 1, 10)]
  5. outputs(total) : 10 B
  6. params# : 85,834 items (88.45 KiB)
  7. weights(ro) : 90,568 B (88.45 KiB)
  8. activations(rw) : 67,456 B (65.88 KiB)
  9. ram(total) : 70,538 B (68.88 KiB) = 67,456 + 3,072 + 10

生成了2个文件：rt_ai_cifar10_model.c和rt_ai_cifar10_model.h。
三、业务实现
业务层面，主要包括初始化、输入图像、模型运行、结果输出几个阶段。

具体业务代码如下：
复制
  1. rt_ai_buffer_t *work_buffer = rt_malloc(RT_AI_CIFAR10_WORK_BUFFER_BYTES+RT_AI_CIFAR10_IN_TOTAL_SIZE_BYTES+RT_AI_CIFAR10_OUT_TOTAL_SIZE_BYTES);
  2. model = rt_ai_find(RT_AI_CIFAR10_MODEL_NAME);
  3. if(model == RT_AI_NULL){
  4. return-1;
  5. }
  6. result = rt_ai_init(model, work_buffer);
  7. if(result !=0){
  8. return-1;
  9. }
  10. rt_memcpy(model->input[0], input_data0, RT_AI_CIFAR10_IN_1_SIZE_BYTES);
  11. result = rt_ai_run(model, ai_run_complete, &ai_run_complete_flag);
  12. if(ai_run_complete_flag){
  13. uint8_t *out= (uint8_t *)rt_ai_output(model,0);
  14. intmax_index =0;
  15. for(inti =1; i <10; i++){
  16. if(out[i] >out[max_index]){
  17. max_index = i;
  18. }
  19. }
  20. rt_kprintf("cifar10 prediction: %s\n", cifar10_label[max_index]);
  21. }
  22. rt_free(work_buffer);



四、运行测试

系统启动后，LED已经闪烁起来。

用来识别的图片如下：

识别结果如下：

五、视频


。
---------------------
作者：NeXToNE
链接：https://bbs.21ic.com/icview-3454324-1-1.html
来源：21ic.com
此文章已获得原创/原创奖标签，著作权归21ic所有，任何人未经允许禁止转载。

版权声明: 本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系邮箱：809451989@qq.com进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
网站建设 2026/4/16 10:19:18

计算机毕业设计之基于hadoop的气象数据分析与可视化系统

随着互联网技术不断地发展&#xff0c;网络与大数据成为了人们生活的一部分&#xff0c;而气象数据分析与可视化系统 作为网上应用的一个全新的体现&#xff0c;由于其特有的便捷性&#xff0c;已经被人们所接受。目前主流的气象数据分析与可视化系统 服务不仅不明确并且管理…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/16 10:21:55

计算机毕业设计之jsp学生疫情信息管理系统

学生疫情信息管理系统是学校中重要的一环&#xff0c;学生疫情信息管理是教师、学生获取信息的主要渠道。于是经过考虑之后决定开发基于JSP技术设计与实现了一款简洁、轻便的学生疫情信息管理系统。本系统解决了学生疫情信息管理的主要问题&#xff0c;包括以下多个功能模块&am…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/16 10:15:59

温度监控报警系统的设计

温度监控报警系统的设计 一、设计背景与意义 在工业生产、仓储物流、医疗冷链等领域&#xff0c;温度是影响产品质量、设备安全与物资存储的关键参数&#xff0c;温度异常可能导致生产事故、物资损耗或医疗风险。传统温度监控多依赖人工巡检&#xff0c;存在监测滞后、数据误差…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/16 10:14:42

5款AI写论文哪个好？宏智树AI实测封神：文献/图表/数据全可验证

“AI 写论文 学术造假&#xff1f;”“生成的文献查无此篇&#xff1f;”“图表好看却不能用&#xff1f;”—— 作为专注论文写作科普的教育测评博主&#xff0c;每年毕业季都要解答上百个类似疑问。2026 年学术审核趋严&#xff0c;AI 工具的核心诉求早已从 “能生成” 转向…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/16 10:20:15

学生宿舍管理|基于springboot 学生宿舍管理系统(源码+数据库+文档)

学生宿舍管理 目录 基于springboot vue学生宿舍管理系统 一、前言 二、系统功能演示 ​三、技术选型 四、其他项目参考 五、代码参考 六、测试参考 七、最新计算机毕设选题推荐 八、源码获取&#xff1a; 基于springboot vue学生宿舍管理系统 一、前言 博主介绍&am…

作者头像 李华