v2.6.0

v2.6.0 lägger till en Edge Impulse-uppladdare för att skicka etiketterade datamängder direkt från Dataset Editor, inför stöd för kortet Arduino Portenta H7 och migrerar det medföljande arbetsflödet för maskininlärning från de äldre CMSIS-NN-modellerna till TensorFlow Lite. Den här utgåvan bygger fortfarande på samma Qt Creator 4.0.2-bas som de tidigare 2.x-utgåvorna. Den innehåller ett arbetsflödesbrott som är synligt för användaren: de gamla CMSIS-NN-modellerna .network och deras nn_*-exempel har tagits bort och MobileNet-modellerna har flyttats.

Höjdpunkter

  • Edge Impulse-uppladdare låter dig logga in på ditt Edge Impulse-konto, välja ett projekt, välja en uppdelning mellan träning/test och ladda upp den öppna datamängden direkt från Dataset Editor.

  • Arduino Portenta H7 (STM32H747) är nu ett kort som stöds, med medföljande firmware-, bootloader- och UVC-avbildningar.

  • Migrering till TensorFlow Lite ersätter de äldre CMSIS-NN-neuronnätsmodellerna och nn_*-exemplen med arbetsflödet för TensorFlow Lite.

  • Nya ML-exempel lägger till insamling av ansiktsdata med TensorFlow Lite och ansiktsigenkänning på enheten.

  • Medföljande firmware uppdaterad från 3.6.4 till 3.6.7 för alla kort.

Nya funktioner

  • Edge Impulse-uppladdare. Lade till en uppladdare som loggar in på ditt Edge Impulse-konto, låter dig välja ett projekt och en uppdelning mellan träning/test och laddar upp den öppna datamängden direkt från Dataset Editor (eller via API-nyckel) som signerade JPEG-inmatningsexempel. JWT-/API-nyckeln lagras i QSettings (8a828b45b, fa86179a7, ca9183864, a267de659).

  • TensorFlow Lite-ansiktsexempel. Lade till tf_face_collection.py och tf_face_recognition.py under 25-Machine-Learning för insamling av ansiktsdata och ansiktsigenkänning/-klassificering på enheten (fb2d2cbb9).

  • Readout-Control-exempel. Lade till ett exempel apriltag_tracking.py under 35-Readout-Control som demonstrerar höghastighetsspårning av AprilTag genom att flytta ett litet utläsningsfönster på sensorn på OpenMV Cam H7 Plus (OV5640) (0c6ce1a82).

Övriga ändringar och förbättringar

  • Ersatte de äldre CMSIS-NN-neuronnätsmodellerna och nn_*-exemplen med arbetsflödet för TensorFlow Lite och flyttade de medföljande MobileNet-modellerna från share/qtcreator/models/tensorflow/mobilenet till share/qtcreator/models/mobilenet (0c6ce1a82).

Felrättningar

  • Rättade att Dataset Editor höll ett lås på en stängd datamängdsmapp genom att bygga om filsystemsmodellen när mappen stängs, och fördröjde återställningen av fönstertillståndet så att filsystemsbevakaren initieras korrekt (af9fb441b).

  • Rättade exportmenyn för datamängder så att den enskilda åtgärden Export Dataset to Zip File fungerar korrekt genom att ta bort den döda dubblettposten för export, och korrigerade ordningen för feldialog/förlopp vid misslyckad export (ca9183864).

  • Rättade att Linux-programikonen .png inte producerades i release-bygget (a55dd4c1b).

Plattforms- och verktygsstöd

  • Qt Creator-bas: 4.0.2.

  • Nytt kort: Arduino Portenta H7 (STM32H747), med medföljande firmware-/bootloader-/UVC-avbildningar (54f4d565b).

  • Medföljande OpenMV-firmware: uppdaterad från 3.6.4 till 3.6.7 för OPENMV2/M4, OPENMV3/M7, OPENMV4/H7, OPENMV4P/H7 Plus och PORTENTA (54f4d565b, fb2d2cbb9, 4bb1cf8d5).

Brytande ändringar

De medföljande CMSIS-NN-/äldre neuronnätsmodellerna (.network-filerna cifar10, cifar10_fast, lenet, smile, chars74k) och deras nn_*-exempelskript har tagits bort till förmån för arbetsflödet för TensorFlow Lite. MobileNet-modellerna har flyttats från share/qtcreator/models/tensorflow/mobilenet till share/qtcreator/models/mobilenet. Skript eller projekt som refererar till de gamla CMSIS-NN-modellerna eller den gamla MobileNet-sökvägen kommer inte längre att hitta dem; migrera till arbetsflödet för TensorFlow Lite eller uppdatera modellsökvägen i enlighet med detta.