ESP32-S3 기반 Edge AI 프로젝트 및 배포 코드 공유

작성자가 직접 구현한 코드와 학습 파이프라인을 모두 공개한 점에 대해 긍정적인 반응을 얻고 있으며, 특히 ESP32-S3 하드웨어 사용자들 사이에서 실용적인 가이드로 평가받고 있습니다.

• ESP32-S3에서 모델을 구동할 때는 메모리 제약을 고려하여 TFLite Micro나 ESP-DL과 같은 전용 라이브러리를 활용하세요.
• 모델 학습 시 임베디드 환경의 제약 사항을 미리 파악하고 양자화(Quantization) 등의 최적화 기법을 적극적으로 적용해야 합니다.
• 배포 코드뿐만 아니라 학습 코드를 함께 관리하여 모델 수정 시 배포 환경과의 일관성을 유지하는 것이 중요합니다.

• ESP32-S3와 같은 저전력 마이크로컨트롤러에서도 MobileNetV2 수준의 모델을 구동할 수 있습니다.
• 학습부터 배포까지의 전체 과정을 포함한 오픈소스 저장소는 Edge AI 입문자에게 매우 유용한 학습 자원이 됩니다.
• TFLite Micro와 ESP-DL 라이브러리를 적절히 선택하여 임베디드 환경에 최적화된 추론 시스템을 구축할 수 있습니다.