一、数据集简介
CIFAR-10数据集由10个类的60000个32x32彩色图像组成，每个类有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次有10000个图像。测试批次包含来自每个类别的恰好1000个随机选择的图像。训练批次以随机顺序包含剩余图像，但一些训练批次可能包含来自一个类别的图像比另一个更多。总体来说，五个训练集之和包含来自每个类的正好5000张图像。
二、环境设置
X-CUBE-AI是STM32Cube.AI生态系统的STM32Cube扩展包部分，能够自动转换预训练人工智能算法（包括神经网络和经典机器学习模型），并将生成的优化库集成到用用户项目中，以此来扩展STM32CubeMX功能。
RT-Thread AI Toolkit，简称RT-AK （RT-Thread AI 套件）RT-AK 是 RT-Thread 团队为 RT-Thread 实时操作系统所开发的 AI 套件，能够一键将 AI 模型部署到 RT-Thread 项目中，让用户可以 在统一的 API 之上进行业务代码开发，又能在目标平台上获极致优化的性能，从而更简单方便地开发端侧 AI 应用程序。
利用RT-AK工具，生成集成AI模型的项目工程。
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#python aitools.py --project=D:\Project-master\stm32-cifar --model_name ./Models/cifar10.tflite --platform stm32 --ext_tools D:\Program Files (x86)\stm32ai-windows-7.3.0\windows --clear
具体转换信息如下：
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model_name: cifar10input: input_1 [3072 items, 3.00 KiB, ai_u8, scale=0.003921568859368563, zero_point=0, (32, 32, 3)]inputs(total) : 3.00 KiBoutput: nl_21_fmt [10 items, 12 B, ai_u8, scale=0.00390625, zero_point=0, (1, 1, 10)]outputs(total) : 10 Bparams# : 85,834 items (88.45 KiB)weights(ro) : 90,568 B (88.45 KiB)activations(rw) : 67,456 B (65.88 KiB)ram(total) : 70,538 B (68.88 KiB) = 67,456 + 3,072 + 10
生成了2个文件：rt_ai_cifar10_model.c和rt_ai_cifar10_model.h。
三、业务实现
业务层面，主要包括初始化、输入图像、模型运行、结果输出几个阶段。
具体业务代码如下：
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rt_ai_buffer_t *work_buffer = rt_malloc(RT_AI_CIFAR10_WORK_BUFFER_BYTES+RT_AI_CIFAR10_IN_TOTAL_SIZE_BYTES+RT_AI_CIFAR10_OUT_TOTAL_SIZE_BYTES);model = rt_ai_find(RT_AI_CIFAR10_MODEL_NAME);if(model == RT_AI_NULL){return-1;}result = rt_ai_init(model, work_buffer);if(result !=0){return-1;}rt_memcpy(model->input[0], input_data0, RT_AI_CIFAR10_IN_1_SIZE_BYTES);result = rt_ai_run(model, ai_run_complete, &ai_run_complete_flag);if(ai_run_complete_flag){uint8_t *out= (uint8_t *)rt_ai_output(model,0);intmax_index =0;for(inti =1; i <10; i++){if(out[i] >out[max_index]){max_index = i;}}rt_kprintf("cifar10 prediction: %s\n", cifar10_label[max_index]);}rt_free(work_buffer);
四、运行测试
系统启动后，LED已经闪烁起来。
用来识别的图片如下：
识别结果如下：
五、视频
。
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作者：NeXToNE
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