13.6. Edge Impulse

Edge Impulse, mikrodenetleyiciler üzerinde çalışan makine öğrenmesi modelleri oluşturmaya yönelik uçtan uca bir platformdur: veri toplayıp etiketleyebilir, tarayıcıda bir model tasarlayıp eğitebilir ve onu kilobaytlarla ölçülen bir cihaza sığacak şekilde optimize ettirebilirsiniz. Doğrudan OpenMV’ye dağıtım yapar – birkaç tıklama, eğitilmiş bir modeli kamerada çalışmaya hazır dosyalara dönüştürür. Edge Impulse’un kendi belgeleri her adımı daha ayrıntılı ele alır.

13.6.1. Verileri içeri aktarma

Bir model, üzerinde eğitildiği türden görüntülerde en iyi performansı gösterir; bu nedenle veri kümesini onu çalıştıracak kamerayla yakalayın. IDE’nin veri kümesi düzenleyicisi tam olarak bunun için yapılmıştır – sınıf klasörleri oluşturun, canlı çerçeve arabelleğinden (frame buffer) etiketli görüntüler yakalayın ve ardından veri kümesini Export alt menüsünden doğrudan bir Edge Impulse projesine yükleyin (önce oradaki hesabınıza giriş yapın). Bu noktadan itibaren Edge Impulse Studio içinde çalışırsınız.

Ayrıca bakınız

Araçların kurulumu ve kameranın bağlanması için Edge Impulse’un kendi OpenMV Cam kurulum kılavuzu.

13.6.2. Eğitim

Eğitim tamamen tarayıcıda gerçekleşir: bir impulse (girdi, işleme ve öğrenme blokları) tasarlayın, onu eğitin ve ayrılmış test verileri üzerinde doğruluğunu kontrol edin.

Kameraya iki model türü uygundur. Bir görüntü sınıflandırıcı, modelin çıktısından doğrudan okuduğunuz bir sınıf puanları listesi üretir – son işlemciye gerek yoktur. Mikrodenetleyiciler için tasarlanmış hızlı bir nesne dedektörü olan FOMO, bir kod çözme adımına ihtiyaç duyar ve kamera bunun için bir son işlemci (ml.postprocessing.edgeimpulse) ile gelir; dolayısıyla bu modeller de ek kod olmadan çalışır.

13.6.3. Kameraya dağıtım

Eğitim bittiğinde, projenin Deployment sayfasını açın, OpenMV Library hedefini seçin ve Build‘e tıklayın. İndirilen dosya, eğitilmiş modeli (trained.tflite), etiketlerini (labels.txt) ve bir örnek betiği içeren bir zip arşividir. Model tam sayı kuantizasyonludur. Edge Impulse, bunu ve özel aygıt yazılımı (firmware) alternatifini OpenMV’de çalıştırma kılavuzu içinde ele alır.

.tflite dosyasını, varsa kartın NPU’su için onu dönüştüren IDE’nin ROMFS düzenleyicisi ile kameraya ekleyin ve bir betikte ml.Model ile yükleyin. Modeller kameranın flash sürücüsünden de çalışır – dosyaları kopyalayın ve ml.Model‘i o yola yönlendirin – ancak ROMFS daha iyi bir yerdir: oradaki modeller, RAM kopyası olmadan doğrudan flash bellekten çalışır.

Ayrıca bakınız

ml modülüyle model çalıştırma – yükleme, çıkarım hattı ve çıktının kodunu çözme – için makine öğrenmesi bölümü.