【TVM教程】在 Arduino 上为 microTVM 训练视觉模型
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原文中文，约14500字，阅读约需35分钟。
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内容提要
Apache TVM 是一个适用于嵌入式设备的深度学习编译框架。本文介绍如何训练 MobileNetV1 模型并将其部署到 Arduino，实现物体识别。教程包括数据集准备、模型训练、量化和编译，最终使模型在 Arduino 上运行。
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关键要点
- Apache TVM 是一个适用于嵌入式设备的深度学习编译框架。
- 本教程介绍如何训练 MobileNetV1 模型并将其部署到 Arduino，实现物体识别。
- 构建物联网设备时，设备需要识别周围的物体。
- 使用低成本处理器（如 nRF52840 或 RP2040）来配置设备。
- 传统的边缘 AI 视觉模型无法在小内存设备上运行。
- 使用 TensorFlow 训练模型，并通过 Keras 接口获取信息。
- 使用 TensorFlow Lite 进行模型量化。
- 准备数据集，包括斯坦福汽车数据集和 COCO 2017 验证集。
- 使用 Keras 加载和处理图像数据集。
- 通过留出验证集来防止模型过拟合。
- 选择 MobileNet V1 作为模型架构，并调整输入图像大小和模型宽度。
- 使用迁移学习从预训练的 MobileNet 模型开始训练。
- 设置学习率以控制模型训练速度。
- 通过量化模型来减少内存占用。
- 使用 TVM 编译模型并生成 Arduino 项目。
- 选择合适的 Arduino 板以确保有足够的内存运行模型。
- 编写 Arduino 代码以读取图像并运行模型。
- 测试模型输出，验证其识别准确性。
- 本教程展示了如何快速训练和部署图像识别模型。
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