【前沿高性能MCU+NPU】STM32N6 MCU的两大开源项目

穹顶之下2018

以下应用均集中在 AI 相关，st官方提供了一个模型库，本文末尾介绍下这些内容。

mcu 介绍页面
https://www.st.com/en/microcontrollers-microprocessors/stm32n657l0.html




1. CamThink

[color=rgba(9, 9, 10, 0.92)]这是它的简介
https://mp.weixin.qq.com/s/8NOS6FCXvoQga3iV5QJVgg


这是它开源github资料
https://github.com/camthink-ai

这是它淘宝链接，详情里有很多信息
https://item.taobao.com/item.htm?id=995501766355&mi_id=0000DLJUvHv-g8KXQPDG9N2yRNI3aycdk-ONxjYjbWshMVU&spm=a21xtw.29178619.0.0&skuId=6142754335355

2. openmv
如今最新版本发展到使用stm32n6了 ，官方介绍
https://openmv.io/collections/all-products/products/openmv-n6?variant=41573456576606


github一直在更新的源码：
https://github.com/openmv/openmv

ST官方的模型库
在线手册
https://www.st.com.cn/resource/zh/user_manual/um2526-getting-started-with-xcubeai-expansion-package-for-artificial-intelligence-ai-stmicroelectronics.pdf

Cubemx支持AI库，在线安装与代码自动生成：




模型github仓库：
https://github.com/STMicroelectronics/stm32ai-modelzoo
图像分类    将图像内容分类到预定义的类别中。
物体检测    从输入图像中检测、定位和估计预定义对象的出现概率。
姿势估计    检测某些特定物体（人、手、脸等）上的关键点。
语义分割    为图像中的每个像素分配一个标签，以识别构成不同类别的像素集合。
实例分割    为图像中的每个像素分配一个标签，以识别构成不同类别或每个类别实例的像素集合。
深度估计    根据图像中的像素级深度图预测物体到图像的距离。
神经风格迁移     将一幅图像的艺术风格运用到另一幅图像的内容上。
音频事件检测     检测特定音频事件。
语音增强           增强在嘈杂环境中的听觉感知能力。
人类活动识别    能够识别各种活动，例如步行、跑步……
手部姿势识别    利用飞行时间（ToF）传感器识别一系列手部姿势

St所有模型在线托管在hugging face开源库网址
https://huggingface.co/STMicroelectronics/models





关于ai相关的npu，模型训练等，等笔者用到了，出个帖子讲讲过程。