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Comenzando con TensorFlow Lite en Seeed Studio XIAO nRF52840 Sense

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Esta wiki demostrará cómo puedes usar TensorFlow Lite en el Seeed Studio XIAO nRF52840 Sense y detectar gestos como puñetazos y flexiones utilizando el acelerómetro integrado. El entrenamiento de los datos se realizará en el propio dispositivo.

Para aplicaciones de IA embebida, recomendamos encarecidamente usar la "Seeed nrf52 mbed-enabled Boards Library".

Configuración del software​

Asegúrate de seguir primero la wiki "Comenzando con Seeed Studio XIAO nRF52840 (Sense)" para la configuración inicial de hardware y software.

Ahora pasemos al resto de la configuración del software.

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  • Paso 3. Abre el IDE de Arduino, navega a Esquema > Incluir biblioteca > Agregar biblioteca .ZIP... y abre ambos archivos zip descargados uno después del otro.

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  • Paso 4. Navega a Archivo > Ejemplos > Seeed Arduino LSM6DS3 > IMU_Capture para abrir IMU_Capture.ino.

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  • Paso 5. Subir el código y abrir el Monitor Serial

Nota: Una vez que subas el código, no se ejecutará automáticamente hasta que hagas clic en Monitor Serial en la esquina superior derecha de la ventana de Arduino.

Entrenamiento de datos​

Acción de puñetazo​

Mientras el monitor serial esté abierto, comienza a entrenar los datos para la acción de puñetazo.

  • Paso 1. Toma el Seeed Studio XIAO nRF52840 Sense en tu palma y comienza a lanzar puñetazos hacia adelante; verás algunos datos impresos en el monitor serial.

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  • Paso 2. Repite la acción de puñetazo unas 10 veces y verás que se generan nuevos datos después de cada puñetazo.

  • Paso 3. Copia y pega la salida completa del monitor serial en un archivo de texto y guarda el archivo como punch.csv.

Nota: Por favor, copia también la primera línea que contiene aX,aY,aZ,gX,gY,gZ.

Acción de flexión​

  • Paso 1. Reconecta el cable USB al Seeed Studio XIAO nRF52840 Sense, abre el monitor serial, toma el Seeed Studio XIAO nRF52840 Sense en tu palma y comienza a flexionar hacia adentro; verás algunos datos impresos en el monitor serial.

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  • Paso 2. Repite la acción de flexión unas 10 veces y verás que se generan nuevos datos después de cada flexión.

  • Paso 3. Copia y pega la salida completa del monitor serial en un archivo de texto y guarda el archivo como flex.csv.

Nota: Por favor, copia también la primera línea que contiene aX,aY,aZ,gX,gY,gZ.

Generar el archivo del modelo TensorFlow Lite​

Ahora vamos a generar un archivo del modelo TensorFlow Lite (model.h), utilizando los archivos punch.csv y flex.csv que creamos antes.

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  • Paso 2. Navega a la pestaña de archivos en el panel de navegación izquierdo, arrastra y suelta los archivos punch.csv y flex.csv dentro.

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  • Paso 3. Dentro de la sección Setup Python Environment, cambia el código de pip install tensorflow==2.0.0-rc1 a pip install tensorflow.

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  • Paso 4. Navega a Ejecutar > Ejecutar todo para ejecutar todas las celdas de código.

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  • Paso 5. Haz clic en Ejecutar de todos modos para el mensaje de error que aparezca.

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  • Paso 6. Una vez que todas las celdas de código se hayan ejecutado, encontrarás un nuevo archivo model.h generado bajo la pestaña archivos que viste antes.

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Nota: Si no puedes ver el archivo model.h arriba, actualiza la página.

  • Paso 7. Haz clic derecho sobre el archivo y selecciona Descargar para descargar el archivo a tu PC.

Inferencia​

Ahora vamos a usar el archivo del modelo TensorFlow Lite descargado (model.h) para reconocer las acciones de puñetazo y flexión desde Seeed Studio XIAO nRF52840 Sense.

  • Paso 1. Navega a la ruta de la biblioteca Seeed_Arduino_LSM6DS3 (normalmente en Documentos > Arduino > libraries > Seeed_Arduino_LSM6DS3), y ve a ejemplos > IMU_Classifier.

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  • Paso 2. Reemplaza el archivo model.h con el que descargamos antes.

  • Paso 3. Haz doble clic en IMU_Classifier.ino y sube el código a tu Seeed Studio XIAO nRF52840 Sense.

Acción de puñetazo​

Abre el monitor serial y realiza una acción de puñetazo. Verás que el resultado será cercano a 1 junto a punch.

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Acción de flexión​

Realiza una acción de flexión. Verás que el resultado será cercano a 1 junto a flex.

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Recursos​

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