使用Renesas RZ/G2进行嵌入式人工智能推理
嵌入式人工智能 （ai） 是指在端点而不是在云中的服务器上进行 ai 推理。
瑞萨电子 rz/g foss（免费和开源软件）ai bsp 是yocto元层的集合，使许多流行的开源 ai 框架能够在 rz/g2 系列参考平台上本地运行。这允许用户使用 arm cortex cpu 和 neon 内核直接在嵌入式平台上测试 ai 模型。
目前支持的框架是armnn、onnx runtime和tensorflow lite。
ai bsp 还包括每个框架的示例基准测试应用程序，这些应用程序将测试运行几种流行的预训练图像分类模型的性能。下面的推理时间是元基准 yocto 层提供的时间的子选择。rz/g2h soc 具有最快的推理时序，紧随其后的是rz/g2l。
图 1：来自 rz/g ai bsp v3.4.0 的推理时序
元层的源代码发布在 github 上：https ：//github.com/renesas-rz/meta-renesas-ai
与任何开源项目一样，欢迎代码贡献和拉取请求。
购物篮演示应用程序
瑞萨电子以 rz/g ai bsp 为基础开发了一个模拟购物篮演示应用程序，该应用程序使用机器学习来识别购物篮中的物品。
图 2：在 rz/g2l 评估板套件平台上运行的 rz/g 购物篮演示
此演示使用 tensorflow lite ai 框架来处理经过训练的自定义 mobilenet v2 ssd 模型，以识别 10 种常见购物物品。然后，该应用程序将每件商品的成本相加并提供总成本，模仿高效并减少零售市场等待时间的“智能结账”。
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