# esp-dl

**Repository Path**: weimingtom2000/esp-dl

## Basic Information

- **Project Name**: esp-dl
- **Description**: Imported from https://github.com/espressif/esp-dl
- **Primary Language**: C
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 1
- **Created**: 2021-09-05
- **Last Updated**: 2022-07-30

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# ESP-DL [[English]](./README.md)

ESP-DL 是由乐鑫官方针对乐鑫系列芯片 [ESP32](https://www.espressif.com/en/products/socs/esp32)、[ESP32-S2](https://www.espressif.com/en/products/socs/esp32-s2)、[ESP32-S3](https://www.espressif.com/en/products/socs/esp32-s3) 和 [ESP32-C3](https://www.espressif.com/en/products/socs/esp32-c3) 所提供的高性能深度学习开发库。



## 概述

ESP-DL 为**神经网络推理**、**图像处理**、**数学运算**以及一些**深度学习模型**提供 API，通过 ESP-DL 能够快速便捷地将乐鑫各系列芯片产品用于人工智能应用。

ESP-DL 无需借助任何外围设备，因此可作为一些项目的组件，例如可将其作为 **[ESP-WHO](https://github.com/espressif/esp-who)** 的一个组件，该项目包含数个项目级图像应用实例。下图展示了 ESP-DL 的组成及作为组件时在项目中的位置。


<p align="center">
    <img width="%" src="./img/architecture_cn.drawio.svg"> 
</p>



## 入门指南

安装并入门 ESP-DL，请参考[快速入门](./docs/en/get_started.md)。
> 请使用 ESP-IDF 在 master 分支上的[最新版本](https://github.com/espressif/esp-idf/tree/master)。



## 尝试模型库中的模型


ESP-DL 在 [模型库](./include/model_zoo) 中提供了一些模型的 API，如人脸检测、人脸识别、猫脸检测等。您可以使用下表中开箱即用的模型。


| 项目                 | API 实例                                                  |
| -------------------- | ------------------------------------------------------------ |
| 人脸检测 | [ESP-DL/examples/human_face_detect](examples/human_face_detect) |
| 人脸识别 | [ESP-DL/examples/face_recognition](examples/face_recognition) |
| 猫脸检测 | [ESP-DL/examples/cat_face_detect](examples/cat_face_detect)  |

## 定制模型

如果您想要定制模型，请参考[定制模型的步骤介绍](./tutorial)，这一说明中包含一个可运行的实例，将帮助您迅速设计模型。

阅读上述文档时，您可能会用到以下资料：

- DL API
    * [变量与常量介绍](./docs/en/about_type_define.md)：其中提供的信息包括：
        - 变量：张量
        - 常量：过滤器、偏差、激活函数
    * [定制层的步骤介绍](./docs/zh_CN/implement_custom_layer.md)：介绍了如何定制层。
    * [API 文档](./include)：关于层、神经网络、数学和工具的 API 指南。

        > 关于 API 的使用说明，请暂时查看头文件注释。


- 平台转换
    - 量化工具：用来量化浮点模型, 并评估定点模型在 ESP SoCs 上的表现
      * 量化工具：请参考 [量化工具包](./tools/quantization_tool/README.md)
      * 量化工具 API：请参考 [量化工具包 API](./tools/quantization_tool/quantization_tool_api.md)

    - 转换工具：可对 coefficient.npy 进行浮点量化的工具和配置文件。
      * config.json：请参考 [config.json 配置规范](./tools/convert_tool/specification_of_config_json_cn.md)
      * convert.py：请参考 [convert.py 使用说明](./tools/convert_tool/README_cn.md)

         > convert.py 需在 Python 3.7 或更高版本中运行。

- 软硬件加速
    * [量化规范](./docs/en/quantization_specification.md)：浮点量化规则



## 反馈

常见问题请参考 [Q&A](./docs/en/Q&A.md)。

如果您在使用中发现了错误或者需要新的功能，请提交相关 [issue](https://github.com/espressif/esp-dl/issues)，我们会优先实现最受期待的功能。