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...
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...
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...
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。 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:8...
手势分类是机器学习可以做的一个简单但同时也是很好的例子。它使用大量“杂乱”的数据对事物进行分类。 在这个项目中,我们将制作一个有 4 个类的分类器,idle、up_down、left_right 和 circle。该项目将使用Esp32板(8 美元)制作,因为与使用ArduinoNano 33 BLE Sense(35 美元)的“经典”示例相比,它非常便宜。
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...
Edge Impulse on XIAO ESP32S3 Sense This 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, hobbyist...
量化的流程包括解析模型图、提取算子参数，并根据esp-dl模型定义自动生成代码。量化后，生成的代码文件用于ESP32-CAM上的应用。总结部分概括了从训练到部署的整个过程，并指出ESP-DL深度学习组件在实际项目中的应用。文章示例项目的代码和资料可在AIPlayer获取，为读者提供从理论到实践的学习资源。
将垃圾分类模型部署到XIAO ESP32 S3(Sense)设备上,让神经网络算法可以在微型处理器上运行,并且脱离网络在边缘端独立运行,这就是TinyML的魅力所在! 硬件清单 具体部署参考如下步骤: https://wiki.seeedstudio.com/edgeimpulse/#fruit-identification-apples-bananas-grapes-arduino-library 推理模型 Arduino 库文件下载 ht...
Arduino Nano 33 BLE SenseSparkFun边缘STM32F746 探索套件Adafruit EdgeBadge适用于微控制器套件的 Adafruit TensorFlow LiteAdafruit 电路游乐场 Bluefruit乐鑫 ESP32-DevKitC乐鑫 ESP-EYEWio 终端：ATSAMD51Himax WE-I Plus EVB 端点人工智能开发板Synopsys DesignWare ARC EM 软件开发平台索尼Spresense 为了运行...