【问题标题】：Disconnected IoT devices using TF Lite [closed]使用 TF Lite 断开连接的物联网设备 [关闭]
【发布时间】：2020-10-26 03:47:13
【问题描述】：
我的团队正在协调物联网设备系统（有时会断开连接）。在这些设备中，我们正在构建计算机视觉功能，以进一步执行对象跟踪、多对象识别和语音拾取 (STT)。
我们已经确定我们的模型需要 1) 在本地运行 2) 能够运行深度学习 3) 能够执行多项任务。
物联网设备的模型尺寸相当大，但我们正在检查所有选项以确定系统的可行性。
这是以前在 TF Lite 社区中出现过的问题吗？
【问题讨论】：
标签：
performance
machine-learning
neural-network
computer-vision
【解决方案1】：
Tensorflow lite 已针对这些挑战提出了解决方案。
用于微控制器的 TensorFlow Lite，需要 32 位平台。它已经在许多基于 Arm Cortex-M 系列架构的处理器上进行了广泛的测试。
物联网项目支持以下开发板：
- Arduino Nano 33 BLE Sense
- SparkFun Edge
- STM32F746 探索套件
- Adafruit EdgeBadge
- 用于微控制器套件的 Adafruit TensorFlow Lite
- Adafruit 电路游乐场 Bluefruit
- 乐鑫 ESP32-DevKitC
- 乐鑫 ESP-EYE
在运行深度学习模型时，已经有可用的 API，并且模型经过训练可以进行对象跟踪等等。
这是链接https://tfhub.dev/，您可以在其中找到每个问题域的预训练模型，并在上述开发板上轻松运行，而无需考虑模型大小。