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使用 OpenMV Cam 快速開始將機器學(xué)習(xí)應(yīng)用于對象檢測

2022-11-25 | pdf | 440.77KB | 次下載 | 免費

資料介紹

機器學(xué)習(xí) (ML) 應(yīng)用于對象檢測和分類正成為嵌入式系統(tǒng)行業(yè)的迫切需求,尤其是對于物聯(lián)網(wǎng) (IoT)、安全、高級駕駛輔助系統(tǒng) (ADAS) 和基于工業(yè)自動化的系統(tǒng)。但是,對象檢測是一個復(fù)雜的主題,而 ML 相對較新,因此開發(fā)用于檢測對象的 ML 應(yīng)用程序可能既困難又麻煩。將機器學(xué)習(xí) (ML) 應(yīng)用于對象檢測和分類正成為嵌入式系統(tǒng)行業(yè)的迫切需求,尤其是對于物聯(lián)網(wǎng) (IoT)、安全、高級駕駛輔助系統(tǒng) (ADAS) 和基于工業(yè)自動化的系統(tǒng)。但是,對象檢測是一個復(fù)雜的主題,而 ML 相對較新,因此開發(fā)用于檢測對象的 ML 應(yīng)用程序可能既困難又麻煩。例如,對象檢測傳統(tǒng)上需要開發(fā)人員學(xué)習(xí)像 OpenCV 這樣的框架并購買數(shù)千美元的計算機設(shè)備才能成功。因此,傳統(tǒng)的對象檢測和機器視覺方法不僅耗時,而且價格昂貴。例如,對象檢測傳統(tǒng)上需要開發(fā)人員學(xué)習(xí)像 OpenCV 這樣的框架并購買數(shù)千美元的計算機設(shè)備才能成功。因此,傳統(tǒng)的對象檢測和機器視覺方法不僅耗時,而且價格昂貴。對于希望將 ML 應(yīng)用于物體檢測和機器視覺應(yīng)用而無需成為 ML 專家或花一大筆錢購買設(shè)備的工程師來說, SparkFun Electronics的 Python編程對于希望將 ML 應(yīng)用于物體檢測和機器視覺應(yīng)用而無需成為 ML 專家或花一大筆錢購買設(shè)備的工程師來說, SparkFun Electronics的 Python 可編程OpenMV H7OpenMV H7相機模塊是一種創(chuàng)新解決方案。該模塊被設(shè)計成一個低成本的“Arduino”類模塊,用于圖像處理和檢測。因此,模塊和軟件生態(tài)系統(tǒng)提供了一個獨特而有趣的解決方案,以低成本模塊的形式使用 ML 輕松進行對象檢測和分類。相機模塊是一種創(chuàng)新解決方案。該模塊被設(shè)計成一個低成本的“Arduino”類模塊,用于圖像處理和檢測。因此,模塊和軟件生態(tài)系統(tǒng)提供了一個獨特而有趣的解決方案,以低成本模塊的形式使用 ML 輕松進行對象檢測和分類。本文介紹了 OpenMV H7 相機模塊,并展示了開發(fā)人員如何開始使用 CIFAR-10 計算機視覺圖像數(shù)據(jù)集將 ML 應(yīng)用于對象檢測。本文介紹了 OpenMV H7 相機模塊,并展示了開發(fā)人員如何開始使用 CIFAR-10 計算機視覺圖像數(shù)據(jù)集將 ML 應(yīng)用于對象檢測。OpenMV H7 相機模塊OpenMV H7 相機模塊憑借其功能豐富的軟件庫,OpenMV H7 相機模塊提供了很多幫助開發(fā)人員快速創(chuàng)建 ML 應(yīng)用程序的功能。例如,開發(fā)人員可以使用 OpenMV 相機進行面部和眼睛檢測,甚至可以精確跟蹤瞳孔。它可用于創(chuàng)建斑點或標(biāo)記,然后跟蹤顏色。甚至還有關(guān)于如何使用 ML 檢測和跟蹤自定義對象的示例。憑借其功能豐富的軟件庫,OpenMV H7 相機模塊提供了很多幫助開發(fā)人員快速創(chuàng)建 ML 應(yīng)用程序的功能。例如,開發(fā)人員可以使用 OpenMV 相機進行面部和眼睛檢測,甚至可以精確跟蹤瞳孔。它可用于創(chuàng)建斑點或標(biāo)記,然后跟蹤顏色。甚至還有關(guān)于如何使用 ML 檢測和跟蹤自定義對象的示例。OpenMV H7 相機模塊是一個單一的集成開發(fā)板,包括基于 ML 的對象檢測和分類所需的所有硬件組件,其成本比傳統(tǒng)機器視覺系統(tǒng)低幾個數(shù)量級。該模塊相對較小,尺寸僅為 1.4 x 1.75 英寸 (in.),包括:OpenMV H7 相機模塊是一個單一的集成開發(fā)板,包括基于 ML 的對象檢測和分類所需的所有硬件組件,其成本比傳統(tǒng)機器視覺系統(tǒng)低幾個數(shù)量級。該模塊相對較小,尺寸僅為 1.4 x 1.75 英寸 (in.),包括:
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