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팁과강좌

기타 전자기기 STM32에서 이젠 AI모델(Keras / TFLite)을 이용할 수 있어요. 6

5
2020-12-26 00:49:07 수정일 : 2020-12-26 00:50:46 125.♡.129.95
보고또또보고

STM32 MCU에서 Keras 또는 TensorFlow Lite에서 생성된 

딥러닝 모델을 이용하여 STM32 기반의 application을 만들어 볼 수 있습니다.


이와 관련된 좋은 유투브 강좌를 발견하여 아래와 같이 공유합니다.

https://www.youtube.com/watch?v=PuefXy-Xpc4&t=72s


기존에 MCU벤더들이 자사의 MCU에서 AI모델을 활용하여 자신의 어플리케이션을

만들수 있도록 제공하는 툴들이 각각 있습니다.

 

예를들어, 텐서플로우 라이트도 TFLite Micro 라는 TFLite를 지원하는 보드들이 있는데,

이를 활용하여 사용하는 방식과

기존 벤더들이 AI모델을 제공하는 절차는 기본적으로 동일합니다.


참고로 TFLite Micro는 esp32등 특정 STM32보드, SparkFun Edge보드 등 다양하게 지원합니다.

즉, TFLite 컨셉은 좀 다양한 보드를 위한 범용성에 있는 걸로 압니다.


참고로, Cube-AI와 같은 소프트웨어 팩을 이용한 STM32도 cortex-M4 계열 이상에서만 

최소한 사용가능하고 또 어떤 모델을 사용하는냐에 따라 ROM, RAM사이즈도 고려해서 

보드 선택들 해야 합니다.

 

그럼 위 링크를 보시고, STM32에서 어떻게 AI모델을 만들 수 있는지 알려주고 예제를 실제로 구동하는 방법을

알수있습니다.

그럼 유용할 것 같아 공유해봅니다.

출처 : https://open-support.tistory.com/entry/STM32-MCU%EC%97%90%EC%84%9C-AI%EB%AA%A8%EB%8D%B8KerasTFLite%EB%A1%9C-%EA%B0%9C%EB%B0%9C%ED%95%98%EA%B8%B0
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댓글 • [6]
약장수
IP 210.♡.153.228
12-26 2020-12-26 00:53:05
·
I love stm32~
Laspus
IP 220.♡.82.65
12-26 2020-12-26 02:11:56
·
예전에 "엣지 디바이스 중에서도 로우엔드인 MCU에서 DNN이라니.... ㄷㄷㄷ" 했던 기억이 있네요.
영상을 대충 보니 Quantization은 했지만 INT8모델이 아닌 FLOAT모델인데 FPU가 있다고는 하나 최적화해서 패러미터를 최대한 줄인 모델이 필요하겠군요.
보고또또보고
IP 125.♡.129.95
12-26 2020-12-26 02:41:16 / 수정일: 2020-12-26 02:41:54
·
@Laspus님 네, 기존의 keras나 TFLite의 모델을 가져와서, 해당 MCU에 cube-AI툴로 변환 및 압축하고 생성되는 c, h 파일과 TFLite와달리 소스레벨이 아닌 라이브러리로 AI runtime용 .a 파일이 생성되면 이 생성물을 자신의 stm32프로젝트에 import하여실제 어플리케이션에서 DNN모델로 입력을 주어서 처리하게 되는 구조입니다.
삭제 되었습니다.
평택토박이
IP 106.♡.173.237
12-26 2020-12-26 20:05:15
·
구글 코랄 관심 깊게 보고 있었는데 ㅋ stm32에서 지원되다니 ㅋ 신기하네요 ...
보고또또보고
IP 125.♡.129.95
12-26 2020-12-26 23:38:31
·
@평택토박이님 제대로 DL을 해보려면 그나마 구글 코랄보드가 좋죠.구글의 TPU개발도 계속 진행되고 있는 걸로 압니다. 위에 언급된 MCU도 압축되고 변형된 모델을 그나마 돌리려면 Cortex-M4 이상에 FPU,DSP가 있어야 되는 제약이 있습니다. 물론 Flash, 램 사이즈에 따라 모델을 두 개 이상도 러닝시킬 수도 있긴 합니다.
피스버꾸
IP 58.♡.23.11
12-27 2020-12-27 09:03:12
·
ㄷㄷㄷㄷㄷㄷㄷㄷ 감사합니다.
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