13.7.6. Conclusão

Todo o caminho, de ponta a ponta: gravar filmagens na câmera, enviar o clipe e amostrá-lo em quadros, rotular os quadros com o Auto Label e uma passagem de revisão, construir uma versão do conjunto de dados com aumentos sensatos, treinar um pequeno detector da família YOLO nos servidores do Roboflow e baixar pesos TFLite quantizados em inteiros do destino de implantação OpenMV. O modelo então é carregado pelo mesmo fluxo de ROMFS que qualquer outro.

Uma ideia perpassa tudo isso: treine com o que a câmera realmente verá. Capture com a câmera que vai executar o modelo, aumente para as variações que ela encontrará e treine em uma resolução pequena que caiba no hardware. Um modelo construído dessa forma tem na câmera o mesmo desempenho que teve nos testes.