Edge Impulse を使用したワンストップモデルトレーニング
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https://github.com/Seeed-Studio/wiki-documents/issues
概要
この Wiki では、Edge Impulse を使用して特定のアプリケーション向けに独自の AI モデルをトレーニングし、その後簡単に SenseCAP A1101 - LoRaWAN Vision AI Sensor にデプロイする方法を説明します。さっそく始めましょう！
Edge Impulse とは？
Edge Impulse は、エッジデバイス上で最適化されたモデルを構築する企業チーム向けのエッジ AI プラットフォームです。高度な AI センサー機能を活用して、価値を迅速に提供し、製品イノベーションを実現します。
ハードウェア準備
Seeed SenseCAP A1101 - LoRaWAN Vision AI Sensor は、開発者向けに設計された画像認識 AI センサーです。SenseCAP A1101 - LoRaWAN Vision AI Sensor は TinyML AI 技術と LoRaWAN 長距離伝送を組み合わせ、屋内外で使用可能な低消費電力・高性能の AI デバイスソリューションを提供します。
このセンサーは、Google TensorFlow Lite フレームワークおよび複数の TinyML AI プラットフォームをサポートする Himax の高性能・低消費電力 AI ビジョンソリューションを搭載しています。
Edge Impulse に完全対応しており、カメラから生データをサンプリングし、モデルを構築し、トレーニング済みの機械学習モデルをスタジオから直接モジュールにデプロイすることができます。プログラミングは不要です。SenseCAP - Vision AI Module は Seeed Studio Bazaar から直接購入可能です。
- SenseCAP A1101 - LoRaWAN Vision AI Sensor
- USB Type-C ケーブル
- インターネット接続可能な Windows/ Linux/ Mac
ソフトウェア準備
A1101 を Edge Impulse に設定するには、以下のソフトウェアをインストールする必要があります：
- Edge Impulse CLI
- Linux の場合：
- GNU Screen: 例えば
sudo apt install screenを使用してインストールします。
- GNU Screen: 例えば
- 最新の Bouffalo Lab Dev Cube をダウンロード
Edge Impulse CLI のインストールに問題がありますか？
インストールとトラブルシューティングガイド を参照してください。
Edge Impulse への接続
すべてのソフトウェアが準備できたら、A1101 を Edge Impulse に接続します。
2023年3月30日以降にデバイスを購入した場合、EI のファームウェアを更新する必要はありません。直接 STEP3 のキー設定に進んでください。EI のファームウェアを更新すると、デフォルトモデルが上書きされることに注意してください。
ステップ 1. BL702 チップのファームウェアを更新
BL702 は、PC と Himax チップ間の通信を可能にする USB-UART チップです。Edge Impulse ファームウェアが正しく動作するように、このファームウェアを更新する必要があります。
こちら から最新のブートローダーファームウェアを取得します：tinyuf2-sensecap_vision_ai_xxx.bin。
A1101 を USB Type-C ケーブルで PC に接続し、A1101 の Boot ボタンを押しながら接続します。
- 事前にインストールした Bouffalo Lab Dev Cube ソフトウェアを開き、BL702/704/706 を選択し、Finish をクリックします。
- MCU タブに移動します。Image file の下で Browse をクリックし、ダウンロードしたファームウェアを選択します。
- Refresh をクリックし、接続された A1101 に関連する Port を選択します。Chip Erase を True に設定し、Open UART をクリックしてから Create & Download をクリックし、プロセスが完了するまで待ちます。
プロセスが正常に完了すると、All Success と表示されます。
フラッシング中にエラーが発生した場合、Create & Download を複数回クリックして All Success メッセージが表示されるまで試してください。
ステップ 2. Edge Impulse ファームウェアを更新
A1101 にはまだ適切な Edge Impulse ファームウェアが搭載されていません。ファームウェアを更新するには：
最新の Edge Impulse ファームウェア をダウンロードし、解凍して firmware.uf2 ファイルを取得します。
再度 A1101 を USB Type-C ケーブルで PC に接続し、A1101 の Boot ボタンをダブルクリックして mass storage mode に入ります。
ファイルエクスプローラーに SENSECAP という新しいストレージドライブが表示されます。firmware.uf2 ファイルを SENSECAP ドライブにドラッグ＆ドロップします。
コピーが完了すると SENSECAP ドライブが消えます。これにより、コピーが成功したかどうかを確認できます。
ステップ 3. キー設定
コマンドプロンプトまたはターミナルで以下を実行します：
edge-impulse-daemon
これによりウィザードが開始され、ログインと Edge Impulse プロジェクトの選択を求められます。プロジェクトを切り替えたい場合は、コマンドを --clean オプション付きで実行してください。
あるいは、Google Chrome および Microsoft Edge の最新バージョンでは、Edge Impulse CLI を使用せずに A1101 から直接データを収集することができます。詳細については、こちらのブログ記事をご覧ください。
ステップ 4. デバイスが接続されていることを確認する
これで完了です！デバイスは Edge Impulse に接続されました。これを確認するには、Edge Impulse プロジェクトにアクセスし、Devices をクリックしてください。ここにデバイスが表示されます。
A1101 - Vision AI からデータを収集する
すべてのセットアップが完了したら、以下のチュートリアルを使用して最初の機械学習モデルを構築して実行できます：
オンボードカメラからのフレームは、スタジオから直接キャプチャできます：
最後に、モデルがトレーニングされると、それを A1101 – Vision AI モジュールに簡単にデプロイして推論を開始できます！
A1101 - Vision AI にモデルをデプロイする
機械学習モデルを構築し、Edge Impulse Studio から Edge Impulse ファームウェアをダウンロードした後、Edge Impulse ファームウェアの更新セクションのステップ 1 と 2に従って、モデルの uf2 を SenseCAP - Vision AI にデプロイします。
firmware.uf2 ファイルを EDGE IMPULSE から SENSECAP ドライブにドラッグ＆ドロップしてください。
ローカルインターフェースで以下を実行すると：
edge-impulse-daemon --debug
URL をクリックするよう求められ、その後デバイスのカメラのライブプレビューが表示されます。
SenseCap Mate でモデルを設定する
- SenseCAP Mate をダウンロード
- SenseCAP Mate を開き、ログインします
- Config 画面で Vision AI Sensor を選択します
SenseCap A1101 の設定ボタンを 3 秒間押し続けて Bluetooth ペアリングモードに入ります
Setup をクリックすると、近くの SenseCAP A1101 デバイスのスキャンが開始されます。Settings に移動し、Object Detection と User Defined 1 が選択されていることを確認します。選択されていない場合は選択して Send をクリックします。
General に移動して Detect をクリックします。
こちらをクリックしてカメラストリームのプレビューウィンドウを開きます。
- Connect ボタンをクリックします。その後、ブラウザにポップアップが表示されます。SenseCAP Vision AI - Paired を選択して Connect をクリックします。
- プレビューウィンドウを使用してリアルタイムの推論結果を確認できます！
例えば、上記の例では、猫が検出されており、それぞれの周りにバウンディングボックスが描かれています。ここで「0」は同じクラスの各検出を表します。複数のクラスがある場合、それらは 0, 1, 2, 3, 4 などと命名されます。また、各検出された物体（上記のデモでは 0.72）の信頼スコアも表示されています！
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