製品概要
主な利点

XNNPACKでTensorFlow™ LiteおよびONNX Runtimeをサポート
ツールを使用してディープ・ニューラル・ネットワークを変換し、最適化します。

STM32MPUでAIモデルを実行
Linux® AIフレームワークのほか、アプリケーション例も付属しています。

ST Edge AI Suiteの内容
組み込みAI開発の各ステージでエンジニアをサポートする一連の無料オンライン・ツール、ケーススタディ、リソースをご用意しています。
概要
X-LINUX-AIは、STM32 MPU OpenSTLinux拡張パッケージで、STM32MP1およびSTM32MP2シリーズのマイクロプロセッサを用いたAIアプリケーション開発を対象としています。Linux® AIフレームワークのほか、着手用のアプリケーション・サンプル・コードもいくつかの基本的な使用例とともに付属しています。
X-LINUX-AIで提供されるサンプルには、画像分類、物体検出、セマンティック・セグメンテーション、人物姿勢推定、および顔認識向けに最適化された一連のモデルが含まれています。
これらのサンプルは、TensorFlow™ Lite推論エンジン、ONNX Runtime、またはOpenVX™のいずれかをベースにしたSTAI_MPU APIを使用しています。いずれも、Python™スクリプトとC / C++アプリケーションに対応しています。
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特徴
- ソフトウェア環境
- X-LINUX-AI OpenSTLinux拡張パッケージv6.0.0は、Yocto Project®ビルド・システムScarthgapと互換性があります。OpenSTLinuxディストリビューションv6.0に対して検証済みです。
- AIフレームワーク
- すべてのSTM32 MPUシリーズと互換性がある、OpenVX™(STM32MP25xxのみ)、TensorFlow™ Lite、およびONNX RuntimeをベースとするSTAI_MPユニファイドAPI
- TIM-VX™ 1.2.6(STM32MP25xxのみ)
- ONNX Runtime 1.19.2。CPU実行用にアクティブ化されたXNNPACK実行エンジンと、STM32MP2 NPUに対応するVSINPU実行プロバイダが付属
- TensorFlow™ Lite 2.16.2。CPU実行用にアクティブ化されたXNNPACKデリゲートと、STM32MP2 NPUに対応するVX-delegate外部デリゲートが付属
- アプリケーション
- 画像分類
- MobileNet v1およびv2量子化モデルがベースのSTAI_MPUユニファイドAPIを使用するC++ / Python™のサンプル・コード
- 物体検出
- SSD MobileNet v1およびv2量子化モデルがベースのSTAI_MPUユニファイドAPIを使用するC++ / Python™のサンプル・コード
- 顔認識
- BlazeFaceおよびFaceNet量子化モデルがベースのSTAI_MPUユニファイドAPIを使用するC++のサンプル・コード(STM32MP25xxのみ)
- 人物姿勢推定(STM32MP25xxのみ)
- YOLOv8n姿勢推定量子化モデルがベースのSTAI_MPUユニファイドAPIを使用するPython™のサンプル・コード
- セマンティック・セグメンテーション(STM32MP25xxのみ)
- DeepLabv3量子化モデルがベースのSTAI_MPUユニファイドAPIを使用するPython™のサンプル・コード
- Gstreamer 1.22.x、GTK® 3.x、OpenCV 4.9.x、Pillow、Python™ 3がベースのアプリケーションのサンプル・コード
- 画像分類
- オンターゲット・ユーティリティ
- X-LINUX-AIツール・スイート:ソフトウェア情報、AIパッケージの管理、およびニューラル・ネットワーク・モデルのベンチマーク
- 以下のSTM32 MPU向けの幅広い画像センサとカメラ・モジュールに対応:
- STM32MP2向けIMX335(5MP)、内部ISP使用
- GC2145
- STM32MP13xx向けOV5640
- ホスト・ツール
- AI機能でOpenSTLinux SDKを拡張するX-LINUX-AI SDKアドオン。AIアプリケーションの開発と構築を容易にします。X-LINUX-AI SDKアドオンは、上記のすべてのフレームワークをサポートしています。X-LINUX-AI製品ページから入手できます。
- ST Edge AI Core(STEdgeAI-Core)で使用できるオフライン・コンパイラによるAIの最適化と展開
- ソフトウェア環境