espressif/esp-dl

これは何？

主な機能

• 01ESP-IDFを通じて、ESP32シリーズのチップ上で`.espdl`モデルを読み込み、実行します。
• 02ESP-PPQでONNX、PyTorch、TensorFlowのモデルを量子化します。
• 031つのモデル内で8-bit、16-bit、混合w8a16の量子化に対応します。
• 04指定した内部RAMのサイズに応じて、レイヤーをメモリに自動配置します。
• 05Conv2DとDepthwiseConv2Dの処理を2つのコアに分割します。
• 06量子化済みモデルをESP-IDFコンポーネントとしてパッケージ化したモデルZooを同梱しています。

ユースケース

• ESP32-S3やESP32-P4デバイス上で、YOLO11などの物体検出モデルを実行する。
• ESP-IDFを使った製品に、オンデバイスOCRやその他の画像推論機能を追加する。
• Espressifのチップにデプロイするため、独自のONNXモデルを量子化する。

クイックスタート

1. 1

   ESP-IDF Programming Guideに従って、ESP-IDF release/v5.3以降をインストールします

2. 2

   PyTorchのCPU版をインストールします（READMEに記載されているLinuxの例を参照）

   pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
3. 3

   独自のモデルを量子化するためにESP-PPQをインストールします

   pip install esp-ppq
4. 4

   how-to-run-modelチュートリアルに従って、ボードにモデルを読み込んで実行します

使う前に知っておきたいこと

• !Espressif ESPシリーズのチップのみで動作し、ESP-IDF v5.3以降が必要です。
• !オペレーターサポート表に記載されているオペレーターのみ使用できます。未対応のオペレーターを使うには、新たに実装して貢献する必要があります。
• !ESP-PPQによる量子化にはPython環境が必要です。また、モデルを事前にONNX形式でエクスポートする必要があります。

トピック

よくある質問

esp-dl とは？

ESP-PPQによるONNXから`.espdl`への量子化に対応した、Espressif ESPシリーズ向けの軽量ニューラルネットワーク推論フレームワーク。 ESP-DLは、Espressif ESPシリーズのSoC向けに構築されたニューラルネットワーク推論フレームワークです。チップ上でAIモデルを読み込み、デバッグ、実行するためのAPIを提供し、ほかのEspressif SDKとともにESP-IDFプロジェクト内で使用するよう設計されています。

esp-dl は無料で使えますか？ライセンスは？

esp-dl は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

esp-dl は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。esp-dl の最終コミットは 2026年10月22日 です。

esp-dl は何に使えますか？

ESP32-S3やESP32-P4デバイス上で、YOLO11などの物体検出モデルを実行する。 ESP-IDFを使った製品に、オンデバイスOCRやその他の画像推論機能を追加する。 Espressifのチップにデプロイするため、独自のONNXモデルを量子化する。

esp-dl のインストール方法は？

ESP-IDF Programming Guideに従って、ESP-IDF release/v5.3以降をインストールします PyTorchのCPU版をインストールします（READMEに記載されているLinuxの例を参照）: pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu 独自のモデルを量子化するためにESP-PPQをインストールします: pip install esp-ppq how-to-run-modelチュートリアルに従って、ボードにモデルを読み込んで実行します

esp-dl はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/espressif/esp-dl