EdgeImpulse 是一款针对边缘运算装置 x 机器学习的简单易用的 coding free 开发环境。用户可透过网页接口就可以完成整个 tinyML 作业流程,从数据收集、数据处理、训练神经网络到导出部署,一条龙啊! 本文将示范如何把 wio terminal 所收集到的手势资料 (光传感器数值变化) 上传到 Edge Impulse,完成上述流程之后再放回...
这个程序展示了如何在 Arduino 上使用 TensorFlow Lite Micro 模型进行推断。通过串口输入浮点数,程序能够使用预训练的 DNN 模型计算 `sin(x)`,并与 Arduino 内置的 `sin()` 函数计算结果进行对比。整个过程展示了如何在资源有限的嵌入式平台上运行神经网络推断,适合用于 TinyML(小型机器学习)项目的入门和实验。
第3步(关键步骤1):创建TinyML工程,“那是相当简单了”,创建一个名为” tinyml”的目录,并拷贝<tinyML 文件夹>\syntiant-arduino-v7\tinyml\src\tinyml.ino文件到你刚才创建的”tinyml”目录里面去,结果就是图所示 第4步:双击刚才拷贝的tinyml.ino文件,打开Arduino IDE,并在其中设置TinyML板子的类型,依次点击“工...
在Charlie的例子中,电路板将所有的传感器数据从Arduino传输到另一台机器上,而这台机器将用Tensorflow.js对手势进行分类。我们更进一步,通过在Arduino板上执行手势分类来“TinyML-ify”它。在我们的示例中,由于我们使用的Arduino Nano 33 BLE感知板具有更强大的Arm Cortex-M4处理器和一个内置的IMU,这使得实现起来更容易...
Arduino小型化与TinyML应用从入门到精通阅读札记.docx,《Arduino小型化与TinyML应用从入门到精通》阅读札记 一、Arduino小型化技术基础 在开始探索Arduino小型化与TinyML应用之前,了解Arduino技术的基础是必不可少的。随着科技的飞速发展,人们对于电子设备的便携性和性能
课程主页(含书籍《Arduino 小型化与 TinyML 应用从入门到精通》和产品购买链接):https://tinkergen.cn/book_xiao本系列视频课是 Seeed Studio(矽递科技)与人民邮电出版社合作出版的书籍:《Arduino 小型化与 TinyML 应用》的配套视频课。本节课将带领大家完成第一个 Ar
Arduino上的TinyML,传感器和Edge Impulse限制了发展的空间,以下是下一步工作的一些建议: 使用自己的咳嗽声和背景音扩展默认数据集,请记住要定期重新训练并进行测试。 您可以在“测试”页面下设置单元测试,以确保模型在扩展后仍能正常工作。 为不会咳嗽的人声添加新的类和数据,例如背景语音,打哈欠等。 从新的数据集开...
TinyML 航拍检测 早期森林火灾探测只有两种可能的方法:放置在设定位置周围的传感器或可以探测火灾的空中设备。后者是更好的方法,因为它更实惠,覆盖范围更广,并且可以在任何地方使用。此外,在野生动物中放置传感器可能会造成环境污染。 空中设备受重量和功率的限制,因此创建一个包括重型红外摄像机的火灾探测系统会很昂贵,否...
《o Arduino 小型化与 L TinyML 应用从入门到精通》阅读札记一、o Arduino 小型化技术基础在开始探索 Arduino 小型化与 TinyML 应用之前,了解 Arduino技术的基础是必不可少的。随着科技的飞速发展,人们对于电子设备的便携性和性能要求越来越高,这也促使 Arduino 不断进行技术革新。Arduino 的小型化成为了当前技术...
言归正传,《Deploying TinyML》使用“nano ble 33 sense”开发板和Arduino作为实验的软硬件环境。个人是VS-Code、Pio的拥簇者,但他山之石可以攻玉,ArduinoIDE有独到之处。本文记录下TinyML实验的Arudino IDE的环境设置。 1.安装Nano 33 BLE Sense的Board File ...