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...
更具体点地说就是:现在该项目已经在价格低于 10 美元的ESP32-CAM 板上实现超过 80 FPS 的图像识别了,而且开源 TinyML-CAM pipeline 仅占用了大约 1KB RAM。另外,它应该是可以在带有摄像头的其他 MCU 板上工作的,而且学习使用似乎也并不复杂,因为我得知使用其完成定制任务大约只需要 30 分钟。后续...
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...
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、亮度调整和模糊等操...
Edge Impulse 的训练准确率为 89.8%,测试准确率为 86.97%。捕获的图像为 240x240(在 TFT 上调整为 120x120,模型调整为 96x96)。ESP32-CAM 上的模型推理(预测)时间为 2607 毫秒(2.6 秒)。它并不快,但设置非常便宜我认为这实际上可以用作现实世界的应用程序...? TFTCAM...
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 ...
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。
Code for MobiCom paper 'TinyML-CAM: 80 FPS Image Recognition in 1 Kb RAM' c-plus-plus computer-vision embedded-systems arduino-library image-recognition iot-device embedded-c edge-computing edge-analytics esp32-cam tinyml edgeimpulse Updated Oct 18, 2022 Jupyter Notebook datawhale...
Developed MobileNetV2 and CNN-based models were loaded onto ESP32-CAM and Arduino Nano BLE development kits and tested. Subsequently, the models were combined using a linear weighted fusion method and tested. In the experimental results, according to the accuracy criterion, the success rate...
# TinyML-CAM - Image Recognition System that Runs at 60 FPS in 1 Kb of RAM # TinyML-CAM - Image Recognition System that Runs at 80 FPS in 1 Kb of RAM ### Image Recognition Demo - ESP32 ESP32 classifying Raspberry Pi Pico, Portenta H7, Wio Terminal from image frames @@ -14,3 ...