TinyML填补了这一空白，将机器学习引入资源有限的设备。ESP32配合MicroPython实现了简单却是强大的TinyML能力。tinyml-esp是一个引人入胜的开源项目，它充分利用了ESP32微控制器和MicroPython的强大功能，实现了标准机器学习算法驱动的姿态识别。这意味着，仅凭一个简单的ESP32开发板，你便能构建出一个能够感知并响应不...
一、前言 弱监督目标定位(Weakly Supervised Object Localization)被用于发现图像中目标物体的位置。传统的目标检测方法通常需要对每个训练样本进行精确边界框的标注,但是对于大规模数据集来说,这样的标注工作耗时且费力。为了应对这一问题,弱监督目标定位通过使用更为简单的标注信息来解决。 弱监督目标定位的核心理念是在训...
最简单体验TinyML、TensorFlow Lite——ESP32跑机器学习(全代码) TinyML是机器学习前沿的一个分支,致力于在超低功耗、资源受限的边缘端(MCU)部署机器学习模型,实现边缘AI,使机器学习真正大众化,使生活真正智能化。简单来说就是在单片机上跑深度学习,很不可思议吧,因为AI在大众的印象里都是需要大算力、高能耗,TinyML...
TinyML 目前面临的挑战是“如何在微控制器级硬件上以最小的占用空间为 AI 工作负载提供最大的性能和效率比”。由欧洲一组机器学习研究人员开发的 TinyML-CAM pipeline 刚好能满足这一点,该项目证明在相对低端且带有相机的硬件上是可以实现这一目标的。
TinyML作为专注于在资源受限的微控制器上部署ML模型的技术,为物联网设备赋予智能能力提供了可能。TensorFlow Lite Micro是TensorFlow Lite针对微控制器优化的版本,ESP32-S3是一款性能出色且资源相对丰富的微控制器,将TensorFlow Lite Micro部署到ESP32-S3上并进行模型量化与加速,是实现端侧智能的有效途径。
TinyML:ESP32 CAM和TFT上的实时图像分类 乐鑫ESP32-MINI-1参考设计 乐鑫ESP32-MINI-1U参考设计 乐鑫ESP32-SenseKit参考设计 乐鑫ESP32-WROOM-32UE参考设计 乐鑫ESP32-LyraTD-DSPG_用户手册 乐鑫ESP32-PICO-MINI-02参考设计 乐鑫ESP32-LyraTD-SYNA_用户手册 乐鑫ESP32-PICO-MINI-02U参考设计 乐鑫...
基于ESP32的TinyML图像分类摄像头的设计方案 项目背景 我们正面临着越来越多的嵌入机器学习革命。而当我们谈到机器学习(ML)时,首先想到的就是图像分类,一种 ML Hello World! ESP32-CAM 是最受欢迎且价格合理的已集成摄像头的开发板之一,它结合了 Espressif ESP32-SMCU芯片和 ArduCam OV2640 摄像头。
如果你对Arduino Nano 33 BLE Sense上的嵌入式机器学习(TinyML)感兴趣,你会发现开发板上有大量的传感器——数字麦克风、加速计、陀螺、磁强计、光线、接近度、温度、湿度和颜色——但你要实现视觉识别你需要增加一个外部摄像头。 在这篇文章中,我们将向你展示如何用一个低成本的VGA摄像头模块获取图像数据。我们将使...
我一直对间谍小工具和微型电子产品非常着迷。我一直想创造一个可以装在口袋里的微型相机,能够悄无声息地捕捉精彩瞬间。随着技术的进步和像Xiao ESP32S3 Sense 这样功能强大的微控制器的出现,我终于有机会实现这个梦想了。 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...
在ESP32CAM上实现手势识别的流程如下：模型训练与量化：环境：在Google Colab环境中进行模型的训练与量化，确保使用特定版本的软件，如onnxruntime 1.9.0，以避免量化错误。数据准备：使用Kaggle的手势识别数据库，通过prepare_data.py脚本对原始数据进行预处理，增加样本量，并通过旋转、亮度调整和模糊等...