发布Hailo数据流编译器，提升Raspberry Pi AI套件功能

最近，树莓派AI套件的发布在社区中引起了广泛的关注。初始发布时，我们推出了几款基于计算机视觉的AI演示和示例，这些演示是基于一些著名的先进神经网络模型构建的。然而，许多高级用户很快开始寻求更多功能，特别是希望能够使用自己的数据集对这些模型进行重新训练，甚至编译自定义模型以在Hailo AI加速器上运行。Hailo团队一直在积极开发中，因此我们非常高兴地宣布，Hailo数据流编译器（DFC）现已发布。DFC将使用户能够扩展树莓派AI套件的功能，并根据特定用例优化性能。

Raspberry Pi AI（人工智能）套件：https://www.raspberrypi.com/products/ai-kit/
人工智能演示和示例：https://www.raspberrypi.com/documentation/accessories/ai-kit.html#demos
Hailo数据流编译器（DFC）：https://community.hailo.ai/t/dataflow-compiler-dfc-availability/1476

一切都安全地固定在一起，因此很容易将其嵌入到其他硬件中

自带数据（BYOD）

想要创建一个能够检测特定动物类型的野生动物摄像头吗？利用DFC的BYOD模式，用户将能够使用一些流行的神经网络模型，并通过自己的定制数据集对其进行重新训练。Hailo已经提供了一个全面的端到端教程，详细说明了如何对现有神经网络模型进行重新训练。
端到端的教程：https://github.com/hailo-ai/hailo-rpi5-examples/blob/main/doc/retraining-example.md

带上你自己的模型（BYOM）

如果现有的演示和Hailo模型库中的神经网络模型无法满足您的需求，您可以使用DFC将ONNX或TensorFlow Lite (TFLite)模型转换并编译为Hailo的HEF格式，以便在Hailo AI加速器上运行。虽然BYOM并非易事，需深入了解模型和转换流程，但一些用户会将其视为一个有趣的挑战。请查看Hailo开发者区域中的DFC教程。
Hailo模型库：https://github.com/hailo-ai/hailo_model_zoo/tree/master/docs/public_models/HAILO8L
DFC教程：https://hailo.ai/developer-zone/documentation/dataflow-compiler-v3-27-0/?sp_referrer=tutorials/tutorials.html

下一步是什么？

用户也询问了Hailo AI加速器是否能够运行Whisper、Stable Diffusion等大型神经网络模型。目前，这些模型尚无法在Hailo加速器上运行，但Hailo正在努力移植其中的一些模型。

此外，针对树莓派AI套件即将推出的Python/Picamera2集成，无疑将为用户带来更多便利。在下一个版本包中，您将获得对Python和Picamera2的完全支持，包括演示和示例。这对于希望使用树莓派AI套件进行自定义开发的用户来说，毫无疑问是一个极好的补充。