v2.6.0

v2.6.0 додає завантажувач Edge Impulse для надсилання розмічених наборів даних безпосередньо з редактора набору даних, підтримку плати Arduino Portenta H7 та переходить із застарілих моделей CMSIS-NN на TensorFlow Lite. Цей випуск залишається на базі Qt Creator 4.0.2, як і попередні версії 2.x. Він містить одну видиму для користувача зміну робочого процесу: старі моделі CMSIS-NN .network та їхні приклади nn_* було вилучено, а моделі MobileNet переміщено.

Основні можливості

  • Завантажувач Edge Impulse дозволяє увійти в обліковий запис Edge Impulse, вибрати проект, вказати розподіл навчання/тестування та завантажити відкритий набір даних безпосередньо з Dataset Editor.

  • Arduino Portenta H7 (STM32H747) тепер підтримується як плата зі вбудованою мікропрограмою, завантажувачем та образами UVC.

  • Перехід на TensorFlow Lite замінює застарілі нейронні мережі CMSIS-NN та приклади nn_* на робочий процес TensorFlow Lite.

  • Нові приклади ML додають збір даних обличчя та розпізнавання обличчя на пристрої за допомогою TensorFlow Lite.

  • Вбудована мікропрограма оновлена з 3.6.4 до 3.6.7 для всіх плат.

Нові функції

  • Завантажувач Edge Impulse. Додано завантажувач, який входить до облікового запису Edge Impulse, дозволяє вибрати проект і розподіл навчання/тестування та завантажує відкритий набір даних безпосередньо з Dataset Editor (або за допомогою ключа API) у вигляді підписаних зразків прийому JPEG. JWT/ключ API зберігається в QSettings (8a828b45b, fa86179a7, ca9183864, a267de659).

  • Приклади розпізнавання обличчя TensorFlow Lite. Додано tf_face_collection.py та tf_face_recognition.py у 25-Machine-Learning для збору даних обличчя та розпізнавання/класифікації обличчя на пристрої (fb2d2cbb9).

  • Приклад Readout-Control. Додано приклад apriltag_tracking.py у 35-Readout-Control, що демонструє швидке відстеження AprilTag шляхом переміщення маленького вікна зчитування датчика на OpenMV Cam H7 Plus (OV5640) (0c6ce1a82).

Інші зміни та покращення

  • Замінено застарілі нейронні мережі CMSIS-NN та приклади nn_* на робочий процес TensorFlow Lite; вбудовані моделі MobileNet переміщено з share/qtcreator/models/tensorflow/mobilenet до share/qtcreator/models/mobilenet (0c6ce1a82).

Виправлення помилок

  • Виправлено блокування Dataset Editor на закритій папці набору даних шляхом перебудови моделі файлової системи при закритті папки; відкладено відновлення стану вікна, щоб спостерігач файлової системи ініціалізувався коректно (af9fb441b).

  • Виправлено меню експорту набору даних, щоб єдина дія Export Dataset to Zip File працювала правильно, шляхом видалення дублюючого запису експорту; виправлено порядок відображення діалогу помилки та прогресу при невдалому експорті (ca9183864).

  • Виправлено відсутність значка програми .png для Linux у збірці релізу (a55dd4c1b).

Підтримка платформ та інструментів

  • База Qt Creator: 4.0.2.

  • Нова плата: Arduino Portenta H7 (STM32H747) з вбудованою мікропрограмою/завантажувачем/образами UVC (54f4d565b).

  • Вбудована мікропрограма OpenMV: оновлена з 3.6.4 до 3.6.7 для OPENMV2/M4, OPENMV3/M7, OPENMV4/H7, OPENMV4P/H7 Plus та PORTENTA (54f4d565b, fb2d2cbb9, 4bb1cf8d5).

Зміни, що порушують сумісність

Вбудовані моделі CMSIS-NN/застарілих нейронних мереж (файли .network для cifar10, cifar10_fast, lenet, smile, chars74k) та їхні приклади nn_* було вилучено на користь робочого процесу TensorFlow Lite. Моделі MobileNet переміщено з share/qtcreator/models/tensorflow/mobilenet до share/qtcreator/models/mobilenet. Скрипти або проекти, що посилаються на старі моделі CMSIS-NN або старий шлях MobileNet, більше не знайдуть їх; перейдіть на робочий процес TensorFlow Lite або відповідно оновіть шлях до моделі.