STM32 Model zoo

► STM32 Model zoo v4.0（オンライン）

STM32向けに最適化された無償のAIモデル

STM32 AI Model zooには、STM32マイコン上での実行に最適化された最大規模の学習済みAIモデル（140種類以上）が集められています。GitHubで利用でき、STM32ベースのプロジェクトへのAI機能の追加を目指しているすべてのユーザにとって貴重なリソースです。
最新のModel Zooには、STM32N6に搭載されたNeural-ARTアクセラレータNPUへのサポートが追加されました。

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バージョン4.0の新機能

– ST Edge AI Core v3.0のサポート
– 新しいKeras 3およびPytorchモデル
– 混合精度量子化サービスとモデル
– 新しいユースケース：AFCI、Re-ID、顔検出

アプリケーションに最適な組み込みAIモデルを手に入れる

– PyTorch、TensorFlow、ONNXのアプリケーション指向モデルの大規模なコレクション（再学習に対応）
– ユーザ･データセットから任意のモデルを簡単に量子化および再学習できるスクリプト
– ユーザAIモデルから自動生成されるアプリケーション･コード･サンプル

コンピュータ･ビジョン
► 画像分類（IC）：24のモデル･ファミリ
► 物体検出（OD）：12のモデル･ファミリ（ST_YOLO、YOLOv8、YOLO11を含む）
► 姿勢推定：6つのモデル･ファミリ（YOLOv8、YOLO11を含む）
► セマンティック･セグメンテーション：1つのモデル･ファミリ
► インスタンス･セグメンテーション：2つのモデル･ファミリ（YOLOv8、YOLO11を含む）
► 深度推定：1つのモデル･ファミリ
► ニューラル･スタイル変換：1つのモデル･ファミリ
► 顔検出：2つのモデル･ファミリ

オーディオ
► 音声イベント検出（AED）：3つのモデル･ファミリ
► 音声強調：1つのモデル･ファミリ

時系列データ
► 人の行動認識（HAR）：2つのモデル･ファミリ
► ハンド･ポスチャ認識（HPR）：1つのモデル･ファミリ
► アーク故障検出（AFCI）：2つのモデル･ファミリ

STM32 Model zooセットアップの概要

STM32 Model zooをセットアップするには、MySTアカウントを作成し、ST Edge AI Developer Cloudまたはローカルでのインストールを介してSTM32Cube.AIにアクセスし、Pythonバージョン3.12.9がインストールされていることを確認してください。また、GPUを使用する場合は、最適なGPUアクセラレーションのためにWindowsのWSLを避け、CUDAおよびCUDNNとともに適切なドライバをインストールする必要があります。