ML-examples - 详细的机器学习教程和示例源代码，涵盖Android、Raspberry Pi和Arm Corstone等多种平台

ML-examples 项目介绍

ML-examples 项目提供了一系列关于机器学习的代码示例和教程，专门为 Arm 的开发者空间设计。该项目的目标是帮助开发者在不同的硬件和软件环境中实现机器学习功能，具体来说，它涵盖了移动设备、嵌入式系统和 Raspberry Pi 等多种平台。在 ML-examples 中，开发者可以找到详尽的教程和开源代码来指导他们如何将机器学习模型集成到他们的应用中。

项目及教程

Android 上的 Arm NN Mobilenet

这个项目演示了如何使用 Arm NN SDK 在 Android 设备上部署一个量化的 TensorFlowLite MobileNet V2 模型。这是一个为 Android 系统量身定做的机器学习解决方案，能够帮助开发者有效地利用机器学习能力。

Android 上的 Arm 风格迁移

此教程指导如何通过 Arm NN API 在 Android 上实现神经风格迁移。风格迁移是一种能够对图像应用不同艺术风格的技术，适合于开发创造性图像处理应用。

基于 CMSIS 包的 Arm Corstone 300 示例

开发者可以通过这些 CMSIS 项目在 Arm® Corstone™-300 平台上实现关键词识别（KWS）和物体检测。这种配置使得在低功耗设备上实现高效的边缘计算成为可能。

Corstone 300 上的 Ethos-U

这一部分探索了在 Arm® Corstone™-300 平台上运行 Arm® Cortex™-M55 和 Arm® Ethos™-U55 NPU，从而增强设备的学习和识别能力。

多手势识别

该教程详细介绍了如何从零开始训练一个卷积神经网络，以便在多种条件下识别多个手势，并通过 Raspberry Pi 4 Model B 或 Pi 3 实现。这为开发者提供了一种低成本实现手势识别的途径。

使用 PyArmNN 在 Raspberry Pi 上进行火焰检测

这个项目展示了如何利用 PyArmNN 在 Raspberry Pi 上部署一个火灾或火焰图像识别的神经网络，是一个典型的安全检测应用实例。

从 Pytorch 到 Tensorflow

本教程将展示如何将 PyTorch 中训练的模型转换为 TensorFlow Lite 格式，进一步扩展模型在不同平台上的使用可能性。

为 Tf Lite 进行 RNN 展开

该教程提供了一个 Jupyter notebook，展示了如何在 TensorFlow 中训练一个循环神经网络（RNN），并准备将其展开并导出到 TensorFlow Lite 格式。

使用 CMSIS 和 TFLM 在 MBED 上进行图像识别

开发者可以在 Discovery STM32F746G 板上部署一个图像识别演示，使用 TensorFlow Lite for Microcontrollers（TFLM）和 CMSIS-NN 进行高效的边缘计算。

Yeah, World 手势识别

这个项目探索了如何在 Raspberry Pi 4 Model B、Pi 3 和 Pi Zero 上使用 TensorFlow 和迁移学习实现手势识别，为 DIY 爱好者和教育工作者提供了一个很好的示例。

ML-examples 通过这些丰富的项目，为开发者提供了从入门到精通的全面支持，无论是初学者还是经验丰富的工程师，都能从中找到灵感和实用指南。每个项目都附有详细的教程和源码链接，以便于开发者更好地理解和应用。