13.1.16. Zbirka modela (model zoo) i pretvorba za NPU

IDE dolazi s bibliotekom prethodno treniranih modela strojnog učenja – detekcija lica, detekcija osoba, detekcija objekata, procjena poze i još više – koji se održavaju ažurnima kroz ažuriranja resursa IDE-a. Tools → Machine Vision → Open Model Zoo pregledava ju: odaberite model da biste vidjeli njegovu stranicu opisa uz stablo datoteka i označite filtar da suzite popis na modele koji odgovaraju vašoj ploči.

Preglednik zbirke modela s odabranim modelom i otvorenom stranicom opisa.

Odaberite model i IDE ga kopira spreman za pokretanje: pretvara model za NPU ubrzivač ciljne ploče kada ga ploča ima, kopira odgovarajuću datoteku oznaka uz njega i postavlja zadano odredište na pogon povezane kamere. Odatle je strana skripte udaljena jedan poziv konstruktora ml.Model. Isti preglednik dostupan je iz uređivača ROMFS-a, koji je bolje odredište za modele na pločama koje imaju ROMFS – modeli u ROMFS-u izvršavaju se izravno iz flash memorije bez kopije u RAM-u.

13.1.16.1. Pretvorba drugih modela

Tools → Machine Vision → Convert Model for NPU pokreće istu pretvorbu na modelu odasvud drugud – onom treniranom s Edge Impulse ili Roboflow, izvezenom iz okvira za treniranje ili preuzetom. Ploče opremljene NPU-om imaju svaka prevoditelj proizvođača koji IDE prilaže i pokreće: Ethos-U NPU-i koriste Vela, a ST Neural-ART NPU-i koriste ST Edge AI. Alat uzima ciljnu ploču od povezane kamere (ili pita kada nijedna nije povezana) i uzima datoteku modela od vas. Model koji je već pretvoren prepoznaje se i samo kopira, a kada odabrana ploča nema NPU alat to objavljuje i preskače pretvorbu – nepretvoreni model i dalje radi na tim pločama, na CPU-u.

Na NPU pločama pretvorba nije neobavezna: u najboljem slučaju nepretvoreni model vraća se na CPU i radi mnogo puta sporije, a na nekim se pločama uopće neće pokrenuti. Uređivač ROMFS-a i zbirka modela primjenjuju pretvorbu automatski; ova stavka izbornika postoji za modele koji stižu drugim putovima.

Više informacija

Poglavlje o strojnom učenju za pokretanje modela s modulom ml i treniranje vlastitih.