嵌入式AI前沿：精选工具与应用网站解析

1. Edge Impulse

• 网址：https://www.edgeimpulse.com/
• 核心内容：
  • 提供端到端的嵌入式AI开发平台，简化从数据收集到模型训练再到部署的全流程。
  • 支持多模态数据处理（音频、视觉、运动等），并优化模型以在资源受限的设备上高效运行。
  • 应用领域包括工业预测性维护、可穿戴健康监测和智能安防系统。

2. TinyML生态系统

• 网址：https://tinyml.ai/
• 核心内容：
  • 专注于极低功耗设备上的机器学习应用，支持毫瓦级微型设备。
  • 提供丰富的教育资源和开源项目，如《Machine Learning Systems with TinyML》教材和"tinyML Open Education Initiative"计划。

3. CMSIS-NN

• 网址：https://github.com/ARM-software/CMSIS_5
• 核心内容：
  • 针对ARM Cortex-M处理器优化的神经网络库，最大化性能并最小化内存占用。
  • 支持TensorFlow Lite框架，适用于嵌入式设备上的深度学习模型部署。

4. TensorFlow Lite

• 网址：https://www.tensorflow.org/lite
• 核心内容：
  • 针对微控制器和资源受限设备优化的轻量级机器学习框架。
  • 支持裸机运行，适用于Cortex-M3/M4等内核的MCU，占用内存仅为20KB到1MB。

5. ST X-Cube-AI

• 网址：https://www.st.com/en/development-tools/x-cube-ai.html
• 核心内容：
  • 提供将预训练神经网络模型转换为STM32 MCU优化代码的工具。
  • 支持多种深度学习框架（如Keras、TensorFlow Lite等），并生成可在STM32上运行的软件工程。

6. DeepEye

• 网址：https://github.com/DeepEye-Project
• 核心内容：
  • 专注于低功耗设备上的目标检测，优化嵌入式处理器的检测算法。
  • 实现资源受限设备上的实时视觉分析，适用于嵌入式计算机视觉应用。

7. TinyML Audio

• 网址：https://github.com/tinyML-Audio
• 核心内容：
  • 提供嵌入式设备上的音频处理和分析解决方案，支持语音命令识别和音频分类。
  • 应用包括智能家居中的语音助手和可穿戴设备的语音交互。

8. Awesome-Embedded-AI

• 网址：https://github.com/Staok/Awesome-Embeded-AI
• 核心内容：
  • 综合性资源库，收集嵌入式AI视觉领域的算法实现、论文和开发库。
  • 提供轻量级神经网络模型和优化技术，适合嵌入式AI入门者。

9. MACE

• 网址：https://github.com/XiaoMi/mace
• 核心内容：
  • 针对嵌入式设备的深度学习模型优化工具，支持GPU加速。
  • 适用于ARM Cortex-A系列平台，优化模型部署和推理性能。

10. PyArmNN

• 网址：https://github.com/ARM-software/PyArmNN
• 核心内容：
  • ARM NN的Python实现，用于加速嵌入式设备上的机器学习推理。
  • 支持在树莓派等平台上运行深度学习模型。

这些网站和工具为嵌入式AI开发者提供了丰富的资源和技术支持，涵盖了从框架到应用的全面解析。