v2.6.0¶
v2.6.0 přidává nástroj pro nahrávání do Edge Impulse pro odesílání označkovaných datových sad přímo z editoru datových sad (Dataset Editor), zavádí podporu desky Arduino Portenta H7 a migruje dodávaný pracovní postup strojového učení z původních modelů CMSIS-NN na TensorFlow Lite. Toto vydání zůstává na základu Qt Creator 4.0.2 použitém v předchozích vydáních řady 2.x. Obsahuje jednu změnu pracovního postupu viditelnou pro uživatele: staré modely CMSIS-NN .network a jejich příklady nn_* byly odstraněny a modely MobileNet byly přesunuty.
Hlavní novinky¶
Nástroj pro nahrávání do Edge Impulse vám umožní přihlásit se k vašemu účtu Edge Impulse, vybrat projekt, zvolit rozdělení na trénovací/testovací data a nahrát otevřenou datovou sadu přímo z
Dataset Editor.Arduino Portenta H7 (STM32H747) je nyní podporovaná deska s dodávaným firmwarem, bootloaderem a UVC obrazy.
Migrace na TensorFlow Lite nahrazuje starší modely neuronových sítí CMSIS-NN a příklady
nn_*pracovním postupem TensorFlow Lite.Nové ML příklady přidávají sběr obličejových dat pro TensorFlow Lite a rozpoznávání obličejů přímo na zařízení.
Dodávaný firmware aktualizován z 3.6.4 na 3.6.7 pro všechny desky.
Nové funkce¶
Nástroj pro nahrávání do Edge Impulse. Přidán nástroj, který se přihlásí k vašemu účtu Edge Impulse, umožní vám vybrat projekt a rozdělení na trénovací/testovací data a nahraje otevřenou datovou sadu přímo z
Dataset Editor(nebo pomocí API klíče) jako podepsané vzorky JPEG pro příjem dat. JWT/API klíč je uložen vQSettings(8a828b45b, fa86179a7, ca9183864, a267de659).Příklady obličejů pro TensorFlow Lite. Přidány
tf_face_collection.pyatf_face_recognition.pyv25-Machine-Learningpro sběr obličejových dat a rozpoznávání/klasifikaci obličejů přímo na zařízení (fb2d2cbb9).Příklad Readout-Control. Přidán příklad
apriltag_tracking.pyv35-Readout-Controldemonstrující vysokorychlostní sledování AprilTag pomocí přesouvání malého čtecího okna senzoru na OpenMV Cam H7 Plus (OV5640) (0c6ce1a82).
Další změny a vylepšení¶
Starší modely neuronových sítí CMSIS-NN a příklady
nn_*byly nahrazeny pracovním postupem TensorFlow Lite a dodávané modely MobileNet byly přesunuty zshare/qtcreator/models/tensorflow/mobilenetdoshare/qtcreator/models/mobilenet(0c6ce1a82).
Opravy chyb¶
Opraveno, že
Dataset Editordržel zámek na zavřené složce datové sady, a to obnovením modelu souborového systému při zavření složky; obnovení stavu okna bylo zpožděno, aby se hlídač souborového systému správně inicializoval (af9fb441b).Opravena nabídka exportu datové sady tak, aby jediná akce
Export Dataset to Zip Filefungovala správně, a to odstraněním mrtvé duplicitní položky exportu; opraveno pořadí chybového dialogu a indikátoru průběhu při selhání exportu (ca9183864).Opraveno, že se ikona aplikace
.pngpro Linux nevytvářela v release sestavení (a55dd4c1b).
Podpora platforem a nástrojů¶
Změny narušující zpětnou kompatibilitu¶
Dodávané modely neuronových sítí CMSIS-NN/starší (soubory .network cifar10, cifar10_fast, lenet, smile, chars74k) a jejich ukázkové skripty nn_* byly odstraněny ve prospěch pracovního postupu TensorFlow Lite. Modely MobileNet byly přesunuty z share/qtcreator/models/tensorflow/mobilenet do share/qtcreator/models/mobilenet. Skripty nebo projekty, které odkazují na staré modely CMSIS-NN nebo starou cestu k MobileNet, je již nenajdou; migrujte na pracovní postup TensorFlow Lite nebo odpovídajícím způsobem aktualizujte cestu k modelu.