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...
下面介绍的一个项目是TinyML最简单入门的一个小项目,麻雀虽小,五脏俱全,它包含了基本的TinyML项目所有的必要步骤。它就是用神经网络训练一个正弦波,然后把正弦波部署到esp32上实现呼吸灯效果,听着很蹩脚,也没什么实用性,因为呼吸灯正常十几行代码就搞定了,但这主要是为了入门TinyML嘛,最终我们自己训练的模型会实在实...
总结：tinyml-esp项目为开发者提供了一个在ESP32上轻松实现TinyML的框架。通过其简洁的硬件配置、易于使用的软件工具以及强大的机器学习功能，你能够迅速构建出能够感知并响应各种姿态的智能系统。不再需要深厚的机器学习背景，即可开启你的TinyML之旅。
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...
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 人检测应用的移植和使用 之前已经写过好些Tensorflow Lite Micro的内容,有一段时间没更新,主要是图像检测需要不少数据集来训练,然后一直没申请到数据集,自己准备数据集又没有那么多时间,那么只能用官方演示例子和官方数据集测试了,如果有条件最好还是自己准备数据集,大致就是拍某个东西的很多照片,然后...
TinyML-CAM能够在仅1KB RAM的ESP32上实现80FPS图像识别，每秒处理80张图。这意味着该系统能够每秒处理80张图像，并即时输出识别结果，这在资源受限的嵌入式系统中堪称一大突破。▲ 技术原理 采用HOG与随机森林，结合ESP32的DSP单元加速特征提取，分类时间仅20微秒。TinyML-CAM的高效性能得益于其创新的技术实现。它采用...
起初它不成功,因为大多数示例使用TJpg_Decoder并且它使用大量内存,导致 ESP32-CAM 崩溃然后重启。然后我发现 ESP32 库中有一个函数可以将 JPEG 转换为 RGB565(这是Adafruit 驱动程序使用的格式)。我什至可以将图像缩放到 1/2 边尺寸 (= 1/4),以便它很好地适合 ST7735S 160x128 或 128x128 显示器。一切正...
Edge Impulse on XIAO ESP32S3 SenseThis project covers training and deploying model to Seeed Studio XIAO SAMD21 and Seeed Studio XIAO RP2040 development boards.📚 Learn MoreTinyML on Wio Terminal Wio Terminal is a powerful and easy-to-use development board designed for makers, hobbyists,...
ESP32 芯片功能强大,甚至可以处理图像。它包括I2C、SPI、UART通信以及 PWM 和DAC输出。 参数: 工作电压:4.75-5.25V 飞溅:默认 32Mbit RAM:内部 520KB + 外部 8MB PSRAM 无线网络:802.11b/g/n/e/i 蓝牙:蓝牙 4.2BR/EDR 和 BLE 标准 支持接口(2Mbps):UART、SPI、I2C、PWM ...