Technique d’implémentations de modèles de deep learning sur stm32

Abstract

Dans ce mémoire, nous explorons l'implémentation de modèles de Deep Learning sur une carte de développement STM32F446RE. La procédure d’implémentation,la sélect ion des modèles, leur optimisation pour un microcontrôleur à ressources limitées, et le déploiement sur la carte susnommée, sont mis en avant. Le projet s'articule autour de deux cas d'étude : un modèle de reconnaissance de posture de la main (HPR) du STM32 Model Zoo et un modèle de prédiction de la fonction sinusoïdale développé dans TensorFlow.