13.7.6. Conclusão

O percurso completo, de ponta a ponta: grave imagens na câmara, carregue o clip e amostre-o em fotogramas, etiquete os fotogramas com o Auto Label e uma revisão manual, construa uma versão do conjunto de dados com aumentos de dados adequados, treine um pequeno detetor da família YOLO nos servidores do Roboflow e descarregue pesos TFLite quantizados em inteiros a partir do alvo de implementação OpenMV. O modelo carrega então através do mesmo fluxo ROMFS de qualquer outro.

Uma ideia perpassa tudo isto: treine com o que a câmara irá efetivamente ver. Capture com a câmara que irá executar o modelo, aplique aumentos de dados para as variações que irá encontrar e treine com uma resolução pequena que cabe no hardware. Um modelo construído dessa forma tem na câmara o mesmo desempenho que teve nos testes.