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。
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...
本文详细阐述了在资源受限设备上实现手势识别的流程，特别关注于将模型部署到ESP32-CAM上。首先，手势识别技术允许计算机通过物理手势理解人类意图，随着边缘计算的发展，这种技术现在可以在ESP32-CAM等资源受限设备上实现。项目概述部分详细说明了手势识别模型的训练与量化在Google Colab环境进行，模型结果下载到...
TinyML旨在将机器学习(ML)模型部署到资源受限的设备上,从而使得在微控制器上执行ML推理成为可能。接下来介绍TinyML-CAM,一个基于ESP32平台的高效图像识别系统。通过使用TinyML-CAM,您可以构建自己的实时图像分类应用,并在仅使用1KB RAM的情况下,实现每秒80帧的处理速度。 TinyML-CAM简介 TinyML-CAM是一个开源项目,致力...
Starting with the software side of the TinyML Image Classification project, the initialization of theESP32-CAMdevelopment board onto the Arduino IDE is the same as done for other setups. The first thing for any hardware development project is to test the board by blinking the LED. For...
Image classification on Raspberry Pi powered by Balena and Edge Impulse - edgeimpulse/balena-cam-tinyml