Bereit zum Austesten: ESP-DL!

ESP-DL ist eine Bibliothek mit leistungsstarken Deep-Learning-Ressourcen für Espressif SoCs

Shanghai, China, 27. August 2021  

Das Software-Repository „ESP-DL“ bietet APIs für Neuronale Netzwerke (NN), Bildverarbeitung, mathematische Operationen und Deep-Learning-Modelle. Mit ESP-DL können Entwickler auf den SoCs von Espressif einfach und schnell neuronale Netzwerke implementieren. Dabei zeigen erste Testergebnisse, dass im Vergleich zum ESP32 eine Gesichtserkennung als 16-Bit-Modell um das 4,5-fache bzw. 6,25-fache auf dem ESP32-S3 (mit AI Acceleration) beschleunigt wird. Darüber hinaus ist das 8-Bit-Gesichtserkennungsmodell 2,5-mal schneller als das 16-Bit-Modell des ESP32-S3. Espressif bietet zudem Werkzeuge, mit denen Entwickler ihr eigenes Modell mit der ESP-DL Plattform kompatibel machen können.

Da ESP-DL keine Peripherie benötigt, kann es als Projektkomponente verwendet werden. Wird ESP-DL beispielsweise zum Verzeichnis esp-who/components/ hinzugefügt, kann ESP-DL als Untermodul von ESP-WHO verwendet werden, das mehrere Beispiele für bildbasierte Anwendungen auf Projektebene enthält. Die Abbildung zeigt, woraus ESP-DL besteht und wie ESP-DL als Projektkomponente implementiert wird.

Plattform-Konversion
ESP-DL bietet Tools, mit denen Entwickler ihr eigenes Modell (beispielsweise mit einer Drittanbieterplattform wie TensorFlow, PyTorch, MXNet usw.) in ein 8-Bit- oder 16-Bit-Modell konvertieren und die Leistung des quantisierten Modells evaluieren können.

Modell Zoo
ESP-DL bietet auch einfach zu bedienende Modelle, wie die Detektion menschlicher Gesichter, die Wiedererkennung menschlicher Gesichter, die Katzengesichtserkennung usw. im sogenannten Modell-Zoo. Anwender können diese Modelle jetzt out-of-the-box verwenden. Weitere Modelle, etwa zur Farberkennung und Handgesten-Erkennung, werden in Kürze angeboten.

Anpassung von Modellen
In dem GitHub-Tutorial mit dem Titel „How to Customize a Model Step by Step“ finden Entwickler alle relevanten Anleitungen mit einem lauffähigen Beispiel, die dabei helfen, das gewünschte Modell schnell und einfach zu implementieren: https://github.com/espressif/esp-dl/tree/master/tutorial

Große Vielzahl an APIs
ESP-DL enthält genügend APIs für Entwickler, um ihr eigenes Modell zu erstellen, wie z. B. Neural Network (NN), Image Processing, Matrix Operations. Zudem können Entwickler Layer anpassen und uns Feedback geben, wenn sie spezielle Anforderungen an die API-Dienstprogramme haben.

Beschleunigung von Soft- und Hardware
ESP-DL implementiert quantisierte Berechnungen und führt zu einer effizienteren Art von Software, indem die Assemblierung und Architektur des C/C++-Codes optimiert wird. Erwähnenswert ist, dass ESP32-S3 mit seinen Vektorbefehlen, der Highspeed-SPI-Schnittstelle und dem konfigurierbaren Cache-Speicher eine deutlich schnellere Beschleunigung von KI-Anwendungen erreicht.

Weitere Details zu ESP-DL finden Sie auf unserer entsprechenden GitHub-Seite:
https://github.com/espressif/esp-dl

Preise und Verfügbarkeit
Verfügbarkeit sowie Preise erhalten Sie unter diesem Kontakt. Email: sales.europe@macnica.com.

Über Espressif Systems
Espressif Systems (Shanghai) Pte. Ltd. ist ein Halbleiterunternehmen mit Sitz im Shanghai Zhangjiang High-Tech Park, das Wi-Fi und Bluetooth SoCs und drahtlose Lösungen für das Internet der Dinge (IoT) bietet. Das Unternehmen baute die beliebten ESP8266 und ESP32 Chips mit einem innovativen Team von Chip-Design-Spezialisten, Software- und Firmware-Entwicklern und Vermarktern. Espressif hat sich verpflichtet, die besten IoT-Geräte und Softwareplattformen der Branche bereitzustellen.

Das Unternehmen unterstützt seine Kunden auch beim Aufbau eigener Lösungen und in Kontakt mit anderen Partnern im IoT-Ökosystem. Ihre Leidenschaft liegt in der Entwicklung modernster Chipsätze und der Möglichkeit für Partner, großartige Produkte zu liefern. Die Produkte von Espressif sind in den Märkten Tablets, OTT-Boxen, Kameras und Internet der Dinge weit verbreitet.

Weitere Informationen unter https://www.espressif.com.