它不是传说，它就在这儿
这是一个扩展了LCD和摄像头的LPC55S69-EVK开发板，图中的摄像头模块是OV7670。
下面这张是一张运行中的特写：
在150MHz的LPC5500上只花了21ms就完成了识别，小编还学到了英语，“Sandal”是凉鞋的意思。
再来一个T恤：
同样是21ms。
这不但显示出LPC5500可以绝对实时地识别，还有就是深度学习识别具有几乎完美的“时间确定性”：对于任何输入，都在固定的时间内给出输出。
这个模型总共能识别十种时装，分别是：
T-shirt/top（T恤）
Trouser（裤子）
Pullover（套衫）
Dress（裙子）
Coat（外套）
Sandal（凉鞋）
Shirt（汗衫）
Sneaker（运动鞋）
Bag（包）
Ankle boot（踝靴）
训练模型使用了是经过数据增广后的fashion-mnist数据集。
真是令人不禁感叹，这世道真是变了，竟然还有如此神奇的MCU!
其实，说神奇也不神奇，你只要会用，你就能创造神奇！这里用到的都是NXP已经推出很久的技术，只是把它们有机地组合在一起了，且看小编一一道来。
没有摄像头接口？
LPC5500有一颗魔术师之心
这是咋回事？原来，LPC5500内部有一个可编程的专用处理模块，它最擅长的地方在于可以得心应手地操作GPIO口（其中有32个GPIO口支持单周期翻转和读取）来生成或者识别多种多样、光怪陆离的时序波形，还可以花式传输数据，充当一个智能DMA，甚至可以在CPU休眠的时候打点很多外设的基本操作与数据收发。
对于时装识别的系统，我们使用这个专用处理模块去识别来自OV7670摄像头的波形，并提取出内部的图像数据。详情点击Camera Interface in LPC55(S)xx (nxp.com.cn)。
这个模块还没有通用的编程工具，但NXP为客户常常用到的时序和总线协议开发了相应的库，支持的功能除了在本文中的摄像头接口，还包括LCD的显示、多线SPI协议、5.1声道I2S输出、旋转编码器、简易的的2D像素处理管线等，可以通过查看应用笔记和咨询分销商来了解更多。
没有LCD接口？
高速SPI来救场
虽然LPC5500没有直接与裸LCD屏打交道的并行接口，但凭借最高50MHz频率的SPI，搭配SPI LCD模块，可以在320x240的分辨率下达到视频中流畅的刷新效果。
有了专用处理模块实现的摄像头接口和高速SPI的加持，使得LPC5500可以在不少微型计算机视觉任务中媲美更高端的微控制器，并且极富性价比。
没有充足的算力和空间？
专业模型瘦身术加持
对于这次识别时尚装备的任务，我们通过用步幅为2的卷积来替换池化；拆解大的卷积为空间卷积+通道线性组合，这样几乎是“嗖”地一下，就降低了模型算力要求和内存规模。
另外为了保证精度，我们用修改图片背景、增加多个缩放级别、添加随机噪声等增强数据集的方法，使得原本纯黑底色的fashion-mnist数据集，也可以识别丰富背景下大小不同的时装，最终得到的模型只有不到16K参数，在150MHz的LPC5500上运行一次只需21ms，占用内存不到80KB。即使这样，识别精度也还保持在88%。
MCU上无法运行TF或PyTorch?
用eIQ推理技术来搞定
开源的Tensorflow Lite for Microcontrollers (TFLm)，
原版开源但经过NXP深度优化过的GLOW，
以及可以在MCU和MPU上通用的DeepView-RT。
在这个demo中，我们选用了我们最熟悉的和ARM CMSIS-NN库配合使用的TFLm，配合在GCC和KEIL下支持的“.incbin”伪指令，直接像包含头文件一样包含模型文件到工程里，方便实验。
总结
1.还在写大量 if 来判断？试试用一个规则执行器来替代它
2.深度学习的热与冷~
3.杨福宇专栏|TESLA EV突然加速，特别是加速踏板开度100%问题的讨论~
4.嵌入式工程师，一起来探索深度学习领域吧~
5.RISC-V嵌入式开发线上课程授课内容早知道！
6.转发周立功先生的朋友圈~
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