AI推論SDK インテグレーションガイド

組み込みデバイスでAI推論を実行するためのSDK導入手順とモデル変換ガイドです。

対応フレームワーク

• TensorFlow Lite → Rockchip NPU（RV1126B）
• ONNX Runtime → DRP-AI（RZ/V2H）
• OpenCV DNN → CPUフォールバック

モデル変換フロー

1. 学習済みモデル（TensorFlow / PyTorch）をエクスポート
2. 量子化（INT8/FP16）でモデルサイズを最適化
3. NPU/DRP-AI向けにコンパイル
4. SDK APIでモデルをロードし推論実行

APIリファレンス

int csun_ai_load_model(const char *model_path, csun_model_handle_t *handle);
int csun_ai_infer(csun_model_handle_t *handle, csun_tensor_t *input, csun_tensor_t *output);

対応モデル

• 物体検出: YOLOv5/v8, MobileNet SSD
• 分類: ResNet, EfficientNet
• セグメンテーション: DeepLabV3