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微型机器学习：进展与前景
Tiny Machine Learning （TinyML）是机器学习的新领域。通过将深度学习模型应用于无数物联网设备和微控制器（MCU），我们扩大了人工智能应用的范围并实现了无处不在的智能。然而，由于硬件限制，TinyML 具有一定挑战性
PDF3 months ago
DiTMoS: 微控制器上多样化精简模型选择研究
改进 DiTMoS 的 DNN 训练和推断框架，通过构建小型 / 弱模型并改善其准确性，提高了深度神经网络在微控制器上的有效和准确的推断性能。
PDF4 months ago
MCUFormer：在内存有限的微控制器上部署视觉 Transformer
本文提出了一种名为 MCUFormer 的硬件算法协同优化方法，用于在内存极为有限的微控制器上部署视觉变换器，实现图像分类任务，通过考虑降维尺寸和补丁分辨率来扩展视觉变换器的搜索空间，并通过操作符集成、补丁嵌入分解和令牌覆写等方法来构建视觉
PDF8 months ago
用快速重定向在微控制器上对 TinyML 进行基准测试
本文提出了一个名为 MLonMCU 的工具，通过在大量配置中自动化端到端基准测试流程并演示了 TFLite 和 TVM 等 TinyML 框架在微控制器上的无缝性能测试。
PDFa year ago
BackpropTools：一款快速便捷的深度强化学习库，用于连续控制
BackpropTools 是一个用于深度监督和强化学习的 C++ 库，能够在各种平台上高效地工作，其 RL 算法与模拟环境的紧密集成使得在微控制器上直接训练深度 RL 算法成为可能，这使得 “微型强化学习 (TinyRL)” 领域初次呈现
PDFa year ago
TinyissimoYOLO: 一种量化、低内存占用、适用于低功耗微控制器的小型机器学习目标检测网络
TinyissimoYOLO 是一种高度灵活、量化、内存高效、超轻量级的目标检测网络，旨在实现毫瓦级嵌入式微控制器上的实时目标检测；通过量化网络架构实现实时目标检测，最多支持 3 个对象检测类，并可用于不同型号的微控制器。
PDFa year ago
低功耗边缘微控制器上的关键词识别系统及修剪和量化方法的评估
本文介绍了一种在微控制器上运行的小型模型，可用于边缘计算中的关键词检测，该模型采用卷积神经网络进行训练并针对微控制器限制中的深度学习和低延迟要求进行了简化，还评估了在微控制器上不同的修剪和量化方法对系统性能的影响。
PDF2 years ago
应用 PBL 在机器人手臂运动学建模中，结合计算机辅助设计、机器人技术和微控制器的跨学科研发
本文提出了通过以设计、开发和数学建模机器人操纵器作为产业机器人，微控制器和电脑辅助设计三个学科的综合项目，应用基于项目的学习（ABP）来解决学生在课堂上仅使用传统工具计算机器人操纵器的正、逆运动学的困难。在设计和加工完成后，用舵机连接到一个
PDF2 years ago
MM深度神经网络在微控制器上的量化与部署
本文介绍了一个新的深度神经网络量化和部署的框架，MicroAI，并研究了在低功耗 32 位微控制器上应用该框架的优化方法和效果。通过对三个不同数据集 (UCI-HAR、Spoken MNIST 和 GTSRB) 的评估，与两种已有的嵌入式推
PDF3 years ago
MicroNets: 用于在商用微控制器上部署 TinyML 应用的神经网络架构
本文介绍了机器学习在资源受限的微控制器上的应用，使用神经结构搜索算法来设计满足内存、延迟和能耗限制的模型，并通过可微分神经结构搜索算法搜索出了具有低内存使用和低操作计数的 MicroNet 模型，验证该文述方法在视觉唤醒词、音频关键词检测和
PDF4 years ago
FANN-on-MCU: 一个边缘计算中针对能效的神经网络推断的开源工具集
本文介绍了一个名为 FANN-on-MCU 的开源工具包，该工具基于快速人工神经网络（FANN）库，可以在基于 ARM Cortex-M 系列和新的基于 RISC-V 的 Parallel Ultra-Low-Power (PULP) 平台
PDF5 years ago
视觉唤醒词数据集
为便于在微控制器上部署计算机视觉应用，本文提出了一个新的数据集 Visual Wake Words，并利用该数据集评估了在仅使用 250 KB 内存的情况下现有最先进的移动模型在其上的表现，该数据集代表了一种常见的微控制器视觉应用案例，在图
PDF5 years ago
基于内存的混合低精度量化，实现微控制器上深度网络推断
本文提出了一种新颖的端到端方法，用于在微控制器上部署低误差的深度神经网络，通过混合低位宽压缩，结合 8、4 或 2 位均匀量化，以整数运算来建模推理图，旨在确定每个激活和权重张量的最小位精度，摆脱了资源受限边缘设备的内存和计算限制，通过一个
PDF5 years ago
基于微控制器的关键词识别技术
本研究旨在针对资源受限的微控制器上运行的关键词检测（Keyword spotting，KWS）应用，对神经网络架构进行评估和探索。我们训练了各种已经在文献中发表的用于关键词检测的神经网络架构，比较了它们的准确性和存储器 / 计算要求。我们表
PDF7 years ago