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i.MX RT平台深度学习边缘节点设计
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今天的分享的例程是小编利用自己业余时间学习到的深度学习方面知识，并结合i.MXRT1050而做的一个CV方面的应用，代码工程可实现对CIFAR-10数据集中的猫、狗、飞机、轮船、青蛙、鸟、汽车、马、鹿、卡车，总共10类物体的识别，其中识别的任务由3层卷积神经网络层来完成，而摄像头视频图像的采集，及图像大小，格式预处理会用到RT1050中PXP，CSI模块，而GUI部分是用emWin库来制作的（如下图所示）。
图1 GUI界面
当然这个例程远称不上完美，后期会增加卷积层的层数来优化模型，提高识别的准确率（目前测试集准确率为65%左右），敬请期待，想详细了解此工程和的小伙伴请阅读原贴，PS:代码工程也在原贴。
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