EspressifSoC専用の高性能ディープラーニングリソース用のライブラリ ESP-DL

ESP-DLは、ニューラルネットワーク（NN）推論、画像処理、数学演算、および深層学習モデル用のAPIを提供します。ESP-DLを使用すると、開発者はEspressifのSoCを使用してニューラルネットワークの推論を簡単かつ迅速に行うことができます。ESP32と比較した場合、ESP-DLをESP32-S3で実行すると、16ビット検出モデルの加速度が4.5倍、顔認識モデルの場合は6.25倍に増加することがデータで示されています。さらに、8ビットの顔認識モデルはESP32-S3の16ビットモデルより2.5倍高速です。さらに、開発者が独自のモデルを当社のプラットフォームと互換性のあるものにするのに役立つツールを提供します。

ESP-DLは周辺機器を必要としないため、プロジェクトコンポーネントとして使用できます。たとえば、esp-who / components /ディレクトリに追加された場合、ESP-DLはESP-WHOのサブモジュールとして使用できます。このサブモジュールには、イメージベースのアプリケーションのプロジェクトレベルの例がいくつか含まれています。次の図は、ESP-DLの構成と、ESP-DLがプロジェクトコンポーネントとしてどのように実装されているかを示しています。

プラットフォームの変換

ESP-DLは、開発者が独自のモデル（TensorFlow、PyTorch、MXNetなどのサードパーティプラットフォームで開発された可能性があります）を8ビットまたは16ビットモデルに変換し、のパフォーマンスを評価するのに役立つツールを提供します。

モデルZOO

ESP-DLは、いわゆるモデルZOOで、人間の顔の検出、人間の顔の認識、猫の顔の検出など、特定の使いやすいモデルも提供します。これらのモデルをすぐに使用できるようになりました。色検出や手ポーズ認識など、他のモデルも間もなくリリースされます。

モデルのカスタマイズ

「モデルをステップバイステップでカスタマイズする方法」というタイトルのGitHubチュートリアルでは、モデルをすばやく簡単に実装するのに役立つ実行可能な例を使用して、関連するすべての手順を見つけることができます。

さまざまなAPI

ESP-DLには、開発者がニューラルネットワーク（NN）、画像処理、行列演算などの独自のモデルを構築するのに十分なAPIが含まれています。一方、開発者は、APIユーティリティに関する特別な要件がある場合、レイヤーをカスタマイズしてフィードバックを提供できます。

ソフトウェアとハ​​ードウェアのブースト

ESP-DLは、量子化された計算を実装し、C / C ++コードのアセンブリとアーキテクチャを最適化することにより、より効率的な種類のソフトウェアをもたらします。ESP32-S3は、そのベクトル命令、高速SPIインターフェイス、および構成可能なキャッシュメモリを備えており、AIアプリケーションではるかに高速なアクセラレーションを実現します。

ESP-DLの詳細については、関連するGitHubページをご覧ください。

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