Seeed XIAO ESP32S3 微控制器实验
Seeed XIAO ESP32S3 微控制器为低功耗 TinyML 应用提供了理想平台。本章通过实际实验探索 ESP32S3 的强大功能，涵盖图像分类、目标检测、关键词识别和动作分类等应用场景。您将学习如何优化模型以适应微控制器的资源限制，实现高效的边缘推理，并集成传感器和网络功能。通过动手实践，您将掌握在 ESP32S3 上部署多样化 TinyML 应用的技能，适用于物联网和可穿戴设备开发者。
章节目录
通过 TinyML 实验，深入体验小型 AI 部署的挑战与机遇，获得机器学习实战经验。
Seeed XIAO ESP32S3 Sense 开发板的配置说明，包括所需软件安装和功能测试，确保各部件正常工作。
基于 Seeed Studio XIAOML Kit 和 XIAO ESP32-S3 Sense，结合 SenseCraft AI 等零代码工具与 Edge Impulse Studio 等平台，探索 TinyML 视觉应用中的图像分类实践。
基于 Edge Impulse 的 FOMO 模型，在 XIAO ESP32S3 微控制器上实现目标检测，实现资源受限设备上的多目标实时识别与定位。
本实验将指导你在 XIAO ESP32S3 微控制器板上，基于 TinyML 实现关键词唤醒（KWS）系统。
使用 XIAOML Kit、Arduino IDE 和 Edge Impulse Studio 开发运动分类与异常检测系统，实现对集装箱运输状态的监测。