v2.6.0

v2.6.0 bổ sung công cụ tải lên Edge Impulse để gửi các tập dữ liệu có nhãn trực tiếp từ Dataset Editor, hỗ trợ bo mạch Arduino Portenta H7, và chuyển đổi quy trình học máy đi kèm từ các mô hình CMSIS-NN cũ sang TensorFlow Lite. Phiên bản này vẫn dùng nền tảng Qt Creator 4.0.2 như các bản 2.x trước. Có một thay đổi quan trọng về quy trình làm việc: các mô hình CMSIS-NN cũ (.network) và các ví dụ nn_* đã bị xóa, đồng thời các mô hình MobileNet đã được di chuyển.

Điểm nổi bật

  • Công cụ tải lên Edge Impulse cho phép đăng nhập vào tài khoản Edge Impulse, chọn dự án, thiết lập tỷ lệ tập huấn luyện/kiểm tra, và tải tập dữ liệu mở trực tiếp từ Dataset Editor.

  • Arduino Portenta H7 (STM32H747) hiện là bo mạch được hỗ trợ với firmware, bootloader và ảnh UVC đi kèm.

  • Chuyển đổi sang TensorFlow Lite thay thế các mô hình mạng nơ-ron CMSIS-NN cũ và các ví dụ nn_* bằng quy trình TensorFlow Lite.

  • Ví dụ ML mới thêm tính năng thu thập dữ liệu khuôn mặt bằng TensorFlow Lite và nhận dạng khuôn mặt trực tiếp trên thiết bị.

  • Firmware đi kèm được cập nhật từ 3.6.4 lên 3.6.7 cho tất cả các bo mạch.

Tính năng mới

  • Công cụ tải lên Edge Impulse. Đã thêm công cụ tải lên cho phép đăng nhập vào tài khoản Edge Impulse, chọn dự án và tỷ lệ tập huấn luyện/kiểm tra, và tải tập dữ liệu mở trực tiếp từ Dataset Editor (hoặc qua API key) dưới dạng mẫu ảnh JPEG đã ký. JWT/API key được lưu trong QSettings (8a828b45b, fa86179a7, ca9183864, a267de659).

  • Ví dụ nhận dạng khuôn mặt bằng TensorFlow Lite. Đã thêm tf_face_collection.py và tf_face_recognition.py vào 25-Machine-Learning để thu thập dữ liệu khuôn mặt và nhận dạng/phân loại khuôn mặt trực tiếp trên thiết bị (fb2d2cbb9).

  • Ví dụ Readout-Control. Đã thêm ví dụ apriltag_tracking.py vào 35-Readout-Control minh họa việc theo dõi AprilTag tốc độ cao bằng cách di chuyển cửa sổ đọc cảm biến nhỏ trên OpenMV Cam H7 Plus (OV5640) (0c6ce1a82).

Các thay đổi và cải tiến khác

  • Đã thay thế các mô hình mạng nơ-ron CMSIS-NN cũ và các ví dụ nn_* bằng quy trình TensorFlow Lite, và di chuyển các mô hình MobileNet đi kèm từ share/qtcreator/models/tensorflow/mobilenet sang share/qtcreator/models/mobilenet (0c6ce1a82).

Sửa lỗi

  • Đã sửa lỗi Dataset Editor giữ khóa trên thư mục tập dữ liệu đã đóng bằng cách xây dựng lại mô hình hệ thống tệp khi thư mục bị đóng, và trì hoãn việc khôi phục trạng thái cửa sổ để bộ theo dõi hệ thống tệp khởi tạo đúng cách (af9fb441b).

  • Đã sửa menu xuất tập dữ liệu để hành động Export Dataset to Zip File hoạt động đúng bằng cách xóa mục xuất trùng lặp không dùng, và sửa thứ tự hộp thoại lỗi/tiến trình khi xuất thất bại (ca9183864).

  • Đã sửa lỗi biểu tượng ứng dụng .png trên Linux không được tạo ra trong bản dựng phát hành (a55dd4c1b).

Hỗ trợ nền tảng và công cụ

  • Nền tảng Qt Creator: 4.0.2.

  • Bo mạch mới: Arduino Portenta H7 (STM32H747), với firmware/bootloader/ảnh UVC đi kèm (54f4d565b).

  • Firmware OpenMV đi kèm: được cập nhật từ 3.6.4 lên 3.6.7 cho OPENMV2/M4, OPENMV3/M7, OPENMV4/H7, OPENMV4P/H7 Plus, và PORTENTA (54f4d565b, fb2d2cbb9, 4bb1cf8d5).

Thay đổi gây ra sự không tương thích

Các mô hình mạng nơ-ron CMSIS-NN/cũ đi kèm (các tệp .network của cifar10, cifar10_fast, lenet, smile, chars74k) và các tập lệnh ví dụ nn_* đã bị xóa để chuyển sang quy trình TensorFlow Lite. Các mô hình MobileNet đã chuyển từ share/qtcreator/models/tensorflow/mobilenet sang share/qtcreator/models/mobilenet. Các tập lệnh hoặc dự án tham chiếu đến các mô hình CMSIS-NN cũ hoặc đường dẫn MobileNet cũ sẽ không còn tìm thấy chúng; hãy chuyển sang quy trình TensorFlow Lite hoặc cập nhật đường dẫn mô hình.