Centro Wiki de SenseCraft AI
Descripción general
La sección de Descripción general ofrece una introducción de alto nivel a SenseCraft AI, explicando su propósito, características clave y beneficios. Sirve como punto de partida para que los usuarios comprendan la plataforma y sus capacidades. La descripción general también incluye enlaces a las guías de inicio rápido y a las preguntas frecuentes para ayudar a los usuarios a comenzar a utilizar SenseCraft AI rápidamente.
Modelos preentrenados
La sección de Modelos preentrenados contiene información sobre los modelos disponibles que se pueden desplegar en varios dispositivos compatibles con SenseCraft AI. Estos modelos están optimizados para hardware específico y pueden utilizarse para diferentes aplicaciones sin necesidad de entrenamiento personalizado. La sección se divide a su vez en subsecciones según los dispositivos compatibles:
- para XIAO ESP32S3 Sense: Esta subsección enumera los modelos preentrenados compatibles con la placa XIAO ESP32S3 Sense, junto con sus descripciones y casos de uso.
- para Grove Vision AI V2: Aquí puedes encontrar los modelos preentrenados diseñados específicamente para el dispositivo Grove Vision AI V2.
- para SenseCAP Watcher: Esta subsección proporciona información sobre los modelos preentrenados que pueden utilizarse con el dispositivo SenseCAP Watcher, habilitando diversas funciones de monitorización y detección.
- para reComputer Jetson: La subsección reComputer Jetson contiene modelos preentrenados optimizados para la potente plataforma reComputer Jetson, adecuada para aplicaciones de IA más exigentes.
Entrenamiento
La sección de Entrenamiento está dedicada a guiar a los usuarios en el proceso de creación de modelos personalizados utilizando SenseCraft AI. Se divide en dos subsecciones principales:
- Clasificación: Esta subsección proporciona tutoriales paso a paso y buenas prácticas para entrenar modelos de clasificación de imágenes utilizando SenseCraft AI.
- Detección de objetos: Aquí puedes encontrar guías detalladas sobre cómo entrenar modelos de detección de objetos utilizando SenseCraft AI.
Salida de modelos
La sección de Salida de modelos se centra en cómo configurar y utilizar la salida de los modelos entrenados en diferentes dispositivos compatibles con SenseCraft AI. Está organizada en las siguientes subsecciones:
- Salida de modelos Grove Vision AI V2: Esta subsección explica cómo configurar y acceder a la salida de los modelos desplegados en el dispositivo Grove Vision AI V2. Cubre temas como la configuración de disparadores, la integración con sistemas externos y la visualización de las predicciones del modelo.
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Salida de modelos XIAO ESP32S3 Sense: Aquí puedes encontrar información sobre cómo trabajar con las salidas de los modelos en la placa XIAO ESP32S3 Sense. La subsección se divide a su vez en:
- a través de GPIO: Esta parte proporciona guías sobre cómo asignar las salidas del modelo a los pines GPIO del XIAO ESP32-S3 Sense, lo que permite controlar hardware externo en función de las predicciones del modelo.
- a través de MQTT: Aquí puedes aprender cómo enviar las salidas del modelo desde el XIAO ESP32S3 Sense a otros dispositivos o sistemas utilizando el protocolo MQTT, lo que facilita una integración y comunicación fluidas.
- Como sensor: Esta parte explicará cómo utilizar XIAO, que ya ha cargado un modelo, como un sensor. Es posible que necesites utilizar un dispositivo XIAO o Arduino adicional.
- Usar la biblioteca SSCMACore para obtener información del modelo de salida: Si no quieres utilizar un XIAO adicional para recibir los datos de salida de tu modelo, entonces el tutorial aquí puede ser para ti.
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Espacio de trabajo reComputer Jetson: Esta subsección proporciona información sobre cómo configurar y utilizar el espacio de trabajo reComputer Jetson para trabajar con las salidas de los modelos. Cubre temas como la configuración del espacio de trabajo, la visualización de las predicciones del modelo y la integración con otro software.
Aplicación
La sección de Aplicación muestra ejemplos y casos de estudio del mundo real que demuestran cómo SenseCraft AI puede utilizarse para resolver diversos problemas en diferentes dominios. Incluye descripciones detalladas de proyectos, ejemplos de código y buenas prácticas para inspirar y guiar a los usuarios en el desarrollo de sus propias aplicaciones de IA utilizando SenseCraft AI.
Soporte técnico y debate sobre productos
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