我们应该开始训练模型并继续在 ESP32-CAM 上进行推理。我们需要找到大量的数据用于训练模型。 TinyML 是一组与嵌入式设备上的机器学习推理相关的技术,由于限制(在这种情况下主要是内存),我们应该将分类限制为三到四个类别。我们将苹果与香蕉和土豆区分开来(您可以尝试其他类别)。 因此,让我们找到一个包含这些类别的图...
在这篇文章中,我们将详细介绍如何在Google Colab环境中使用TensorFlow进行手势识别模型的训练,使用ESP-DL深度学习组件将训练后的模型部署到ESP32-CAM上,并通过摄像头实时采集视频数据进行实时手势识别。 二、基于ESP-DL部署的手势识别 1、项目概述 项目的步骤流程如下图所示,手势识别模型的训练与量化会在Googl Colab中...
我们以tflite-micro的person_detection示例项目为基础,在Colab中对MobileNetV1模型进行训练,并将其部署到ESP32模组上,实现基于CAM的人体检测与定位。 二、CAM工作原理 《Learning Deep Features for Discriminative Localization》是CAM(Class Activation Mapping)在目标定位领域的开创性研究。可以在以下链接找到该文献:https...
不久前,我决定试用ESP32Cam 和 Edge Impulse示例,但发现它坏了。缺少很多库依赖项。事实证明,Espressif 已将他们的esp-face存储库大修为esp-dl,并且更专注于更昂贵的 ESP-EYE。 您可以在原始存储库或这篇关于如何在Edge Impulse上训练您自己的TinyML 模型的文章中找到说明。下载部署的Arduino库后,在我的脚本中更...
而最让我兴奋的是它的ESP32-CAM这个型号。它不仅有Wifi和蓝牙,竟然还自带了摄像头和SD卡槽。再加上它竟然可以运动TinyML,也就是说,它可以运行训练好的人工智能模型了!那我自然会想到用它来做一些视觉性的识别功能了。比如说: 分辨镜头里的是小狗还是小猫...
使用最新的 TinyML 模型,ESP-32 CAM 能够执行设备上的机器学习任务,如图像分类、人物检测等。查看教程部分了解更多详细信息。 以最大分辨率捕获 RAW 图像 OV2640 传感器本身支持 RAW 数据格式,而且由于它还有高达 4MB 的外部 PSRAM,因此只要相机配置正确,就完全可以以 1600 x 1200 的分辨率获得未压缩的图像。
而最让我兴奋的是它的ESP32-CAM这个型号。它不仅有Wifi和蓝牙,竟然还自带了摄像头和SD卡槽。再加上它竟然可以运动TinyML,也就是说,它可以运行训练好的人工智能模型了!那我自然会想到用它来做一些视觉性的识别功能了。比如说: 分辨镜头里的是小狗还是小猫...
使用实际部署模型的设备为tinyML 项目收集图像数据通常也是一项挑战。因此,这款相机也是远程图像数据收集的有用设备。 这个名为“The Smallest DIY Spy Cam ”的项目是一个可以自己制作的小型摄像头。它既简单又经济实惠,是进入嵌入式电子世界的绝佳方式。
(1)将HOG和RF算法转换为可以在 Esp32-cam 上运行的C++代码 (2)创建Arduino项目工程 (3)烧录到Esp32-Cam 这个项目可以让你在半个小时内实现模型训练和图像识别,非常简单。 开始前先放效果视频点击这里 一、网页显示视频流 现成资源有很多,只要稍微找下然后把程序烧录到Esp32-Cam都可以实现该功能。详细内容前往学...
为了解决云端机器学习在成本,延迟,可靠性,隐私等方面的问题,运用微型机器学习(Tiny Machine Learning,TinyML)技术,利用TensorFlow机器学习平台,实现了语音数据集的导入,预处理并通过短时傅里叶变换生成频谱图和分类;在PC端构建深度学习网络,对频谱图进行机器学习训练,对模型进行验证和评估;将评估性能良好的模型进行转化,...