嵌入式人工智能 （AI） 是指在端點而不是在云中的服務(wù)器上進(jìn)行 AI 推理。

瑞薩電子 RZ/G FOSS（免費(fèi)和開源軟件）AI BSP 是Yocto元層的集合，使許多流行的開源 AI 框架能夠在 RZ/G2 系列參考平臺上本地運(yùn)行。這允許用戶使用 Arm Cortex CPU 和 NEON 內(nèi)核直接在嵌入式平臺上測試 AI 模型。

目前支持的框架是ArmNN、ONNX Runtime和TensorFlow Lite。

AI BSP 還包括每個框架的示例基準(zhǔn)測試應(yīng)用程序，這些應(yīng)用程序?qū)y試運(yùn)行幾種流行的預(yù)訓(xùn)練圖像分類模型的性能。下面的推理時間是元基準(zhǔn) Yocto 層提供的時間的子選擇。RZ/G2H SoC 具有最快的推理時序，緊隨其后的是RZ/G2L。

圖 1：來自 RZ/G AI BSP v3.4.0 的推理時序

元層的源代碼發(fā)布在 GitHub 上：https ：//github.com/renesas-rz/meta-renesas-ai

與任何開源項目一樣，歡迎代碼貢獻(xiàn)和拉取請求。

購物籃演示應(yīng)用程序

瑞薩電子以 RZ/G AI BSP 為基礎(chǔ)開發(fā)了一個模擬購物籃演示應(yīng)用程序，該應(yīng)用程序使用機(jī)器學(xué)習(xí)來識別購物籃中的物品。

圖 2：在 RZ/G2L 評估板套件平臺上運(yùn)行的 RZ/G 購物籃演示

此演示使用 TensorFlow Lite AI 框架來處理經(jīng)過訓(xùn)練的自定義 MobileNet v2 SSD 模型，以識別 10 種常見購物物品。然后，該應(yīng)用程序?qū)⒚考?a target="_blank">商品的成本相加并提供總成本，模仿高效并減少零售市場等待時間的“智能結(jié)賬”。

審核編輯：郭婷