13.8.5. פריסה אל המצלמה#

המודל המאומן שוכן בשרתים של Roboflow. העברתו אל המצלמה דורשת הורדה אחת, ואז את אותם השלבים כמו בטעינת כל מודל אחר.

13.8.5.1. הורדת המשקלים#

בעמוד Deployments, בחרו Deploy to 3rd Party Platforms ובחרו בכרטיסייה OpenMV. היא מורידה את משקלי המודל כקובץ .tflite יחיד מכומת לערכים שלמים, ששמו על שם הפרויקט והגרסה – פורמט ה-int8 שמנוע ה-TFLite של המצלמה מריץ.

Roboflow's "Deploy to 3rd Party Platforms" dialog with the OpenMV tab selected and a Download Files button — יעד הפריסה OpenMV – **Download Files** שומר את משקלי ה-`.tflite` המוכנים למצלמה.#

13.8.5.2. טעינתו במצלמה#

הוסיפו את קובץ ה-.tflite למצלמה באמצעות עורך ה-ROMFS של ה-IDE, אשר ממיר אותו עבור ה-NPU של הלוח כאשר ללוח יש כזה, ואז טענו אותו בסקריפט באמצעות ml.Model. מודלים רצים גם מכונן הפלאש של המצלמה – העתיקו את הקובץ והפנו את ml.Model אל הנתיב – אך ROMFS הוא הבית הטוב יותר: מודלים שם מבוצעים ישירות מזיכרון פלאש (flash) ללא העתקה ל-RAM.

הפלט הגולמי של מודל זיהוי הוא טנסור של קואורדינטות תיבה וציוני מחלקה שעדיין זקוק לפענוח. מזהי משפחת YOLO של Roboflow מפענחים באמצעות מפענחי הפוסט שהמצלמה כוללת ב-ml.postprocessing.ultralytics, כך שכמה שורות מחברות את המודל למפענח שלו ויש לכם תיבות ותוויות.

ראה גם

פרק הלמידה החישובית להרצת מודלים עם מודול ה-ml – טעינה, צינור ההסקה, וכן ההדרכה המפורטת על פענוח פלט ממשפחת YOLO.