Seeed SenseCraft Model Assistant：为嵌入式设备带来先进的AI算法

Seeed SenseCraft Model Assistant：为嵌入式设备带来先进的AI算法

ModelAssistant Seeed SenseCraft Model Assistant is an open-source project focused on embedded AI. 🔥🔥🔥 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/ModelAssistant

项目基础介绍

Seeed SenseCraft Model Assistant 是一个专注于为嵌入式设备提供尖端人工智能算法的开源项目。该项目旨在帮助开发者和制造商轻松地在低成本硬件上部署各种AI模型，例如微控制器和单板计算机（SBCs）。主要编程语言为 Python，辅以 Shell 脚本进行部分操作。

核心功能

1. 友好的用户平台：SSCMA 提供了一个用户友好的平台，允许用户在收集到的数据上轻松进行训练，并通过训练过程中生成的可视化来更好地理解算法性能。
2. 低功耗高性能模型：项目聚焦于端侧 AI 算法研究，算法模型可以在类似 ESP32 的微处理器上部署，也可以在树莓派等嵌入式单板计算机上运行。
3. 多种模型格式支持：SSCMA 支持多种模型导出格式，如 TensorFlow Lite 主要用于微控制器，ONNX 主要用于带有嵌入式 Linux 的设备，同时也支持 TensorRT、OpenVINO 等特殊格式。

最近更新功能

• RTMDet、VAE、QAT：项目新增了 RTMDet 算法用于实时多目标检测，VAE 用于异常检测，以及 QAT 用于量化感知训练。这些算法针对低成本硬件进行了优化，可以在微控制器上部署。
• YOLOv8、YOLOv8 Pose、Nvidia Tao Models 和 ByteTrack：通过 SSCMA-Micro，现在可以部署最新的 YOLOv8、YOLOv8 Pose、Nvidia TAO Models，并添加了 ByteTrack 算法以实现低成本硬件上的实时目标跟踪。
• Swift YOLO：实现了名为 Swift YOLO 的轻量级目标检测算法，适用于计算能力有限的低成本硬件。
• 米表识别：提供了米表识别算法，可以用于识别各种米表的读数。

通过这些更新，Seeed SenseCraft Model Assistant 进一步提升了在嵌入式设备上部署 AI 模型的便捷性和效率。

ModelAssistant Seeed SenseCraft Model Assistant is an open-source project focused on embedded AI. 🔥🔥🔥 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/ModelAssistant