【源码】基于STM32F4系列微控制器的数字卷积神经网络（CNN）项目

项目简介

本项目是基于STM32F4系列微控制器的数字卷积神经网络（CNN）应用，借助STM32CubeIDE、STM32F4xx HAL库以及X - CUBE - AI库，实现了在嵌入式系统上对MNIST手写数字数据集的识别，达成了神经网络的推断功能。

项目的主要特性和功能

1. CNN模型构建与部署：提供基于Keras的CNN模型训练代码，可将训练好的模型部署到STM32F4系列微控制器上并进行推断。
2. 库集成：集成STM32F4xx HAL库和X - CUBE - AI库，用于在微控制器上实现神经网络推断。
3. 串口通信：利用串口通信，实现从PC向微控制器发送图像数据，以及从微控制器接收预测结果。
4. 实时性能评估：具备实时性能评估功能，通过串口打印和PC端显示，对CNN在微控制器上的性能进行评估。

安装使用步骤

1. 环境配置：确保已安装STM32CubeIDE和STM32F4xx HAL库，并下载X - CUBE - AI库。
2. 项目导入：使用STM32CubeIDE导入本项目。
3. 编译与下载：编译项目并下载到STM32F411RE微控制器。
4. 测试：通过串口通信，发送MNIST手写数字图像数据到微控制器，并接收预测结果。
5. 性能评估：通过串口打印和PC端显示，评估CNN在微控制器上的性能。

下载地址

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