跳到主要内容

图像分类实验

AI Image Classification

前言​

这是一个机器视觉的应用案例，实现了在 STM32N647 开发板上部署图像分类模型。

预训练模型说明

预训练模型文件来自 STM32 Model Zoo。

本实验对应的工程文件夹为：<STM32N647 开发板软件包路径>/Projects/99_Applications/992_AI_Image_Classification。

实验准备​

  1. 将工程文件夹下 Binary 目录下的 network-data.hex、fsbl.hex 和 appli.hex 依次烧录到 STM32N647 开发板上。
烧录说明

烧录顺序不影响烧录结果。

使用 STM32CubeProgrammer 烧录。

  1. 将 MIPI 摄像头接入 STM32N647 开发板底板的 J2 接口。
摄像头适配说明

本实验例程仅支持 正点原子 MCIMX335 摄像头模块。

  1. 将 LCD 通过 FPC 延长线接入 STM32N647 开发板核心板的 RGBLCD 接口。
LCD 适配说明

本实验例程仅支持分辨率为 800x480，尺寸为 4.3' 或 7' 的 正点原子 RGB 触摸屏模块。

  1. 将 STM32N647 开发板的 BOOT 模式配置为 Flash boot 模式
STM32N647 开发板 BOOT 模式配置说明

通过 STM32N647 开发板 P6 的跳线帽配置其 BOOT 模式：

Development boot：B1 接 3V3

Flash boot：B0、B1 都接 GND

  1. 将对应接口的电源线接入 STM32N647 开发板底板的 USB Type-C 接口或 DC 接口，为其进行供电，并将 K1 自锁开关切换到开启状态。

实验现象​

LCD 上实时显示摄像头采集的画面图像，并在画面下方显示分类结果。

附录​

生成模型转换​

工程文件夹下 Model 目录下提供了生成模型转换的 Shell 脚本 generate-n6-model.sh，直接运行该脚本即可生成模型转换后的文件，例如：

<工程文件夹>/
|-- Binary
|   `-- network_data.hex
|-- Model
    |-- network_ecblobs.h
    `-- network.c