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Grove Vision AI v2 ワークスペース on SenseCraft AI プラットフォーム

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この文書は AI によって翻訳されています。内容に不正確な点や改善すべき点がございましたら、文書下部のコメント欄または以下の Issue ページにてご報告ください。
https://github.com/Seeed-Studio/wiki-documents/issues

はじめに​

Grove-Vision AI v2 を接続する​

  1. CSI 接続ケーブルを使用して、Grove - Vision AI V2 をカメラに接続します。

  1. USB を介して Grove - Vision AI V2 をコンピュータに接続し、USB シングル/シリアルデバッグユニットを選択して接続します。
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AI モデルを XIAO ESP32S3 Sense および Grove Vision AI v2 にデプロイするには、Chrome、Opera、または Edge を使用してください。

  1. デバイスに接続すると、デバイス情報、モデル情報を読み取り、モデルを実行して推論を行います。ユーザーは Confidence と IoU 設定を調整して、モデルの推論精度を微調整できます。
  • Confidence：Confidence は、モデルが予測に割り当てる確信度または確率を指します。
  • IoU：IoU は、予測されたバウンディングボックスと真実のバウンディングボックスを比較して精度を評価するために使用されます。

AI モデルを置き換える​

デバイスで現在実行中のモデルを置き換える必要がある場合、SenseCraft AI プラットフォームは以下の 2 つの方法を提供します。

  1. SenseCraft AI プラットフォーム上の公開モデル、またはユーザーアカウント内のモデルを選択して置き換えます。

  1. モデルを直接アップロードして置き換えます。
  • モデル名：名前を入力
  • モデルファイル：tflite 形式のモデルをアップロード
  • ID オブジェクト：モデル認識のクラス

設定​

デバイスから推論結果を独自の MQTT サービスまたは Sensecraft Data プラットフォームにプッシュする必要がある場合は、Wi-Fi と MQTT を設定してください。次に、Sensecraft Data プラットフォームを例として使用します。

  1. 有効な 2.4G Wi-Fi を入力します。
  2. SenseCraft Data プラットフォーム にアクセスしてログインします。
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Sensecraft AI と Sensecraft Data プラットフォームの両方に同じアカウントでログインできます。

  1. 開発キットページにアクセスし、「Create Development Kit」ボタンをクリックします。
  2. デバイス名を入力し、デバイスタイプとして「Grove-Vision AI v2」を選択します。

  1. デバイスが作成されたら、「connect」をクリックし、Host、Port、clientId、Username、Password を順番にコピーして貼り付けます。

  1. フォームを完成させたら、保存ボタンをクリックします。デバイスが変更を正常に適用したら、プロセスページに移動します。IP アドレスとサービスステータス：MQTT connected が表示されます。

  1. これで Sensecraft Data プラットフォームの開発キットページに戻り、デバイスの EUI をクリックしてデバイス詳細に入り、推論結果を確認できます。

出力​

検出されたターゲットが条件を満たした場合に、XIAO ESP32S3 の黄色 LED が点灯するように条件を設定します。

例：デバイスが顔を検出し、信頼度が 43 を超えた場合、デバイスの黄色 LED を点灯させます。

トレーニング​

SenseCraft AI は YoLo-World を統合しており、ユーザー入力クラスに基づいて単一クラスの AI モデルを迅速に生成し、Grove-Vision AI v2 デバイスに直接デプロイできます。

クイック生成​

  1. クラスを入力し、「Quick Generate」ボタンをクリックして、モデルが生成されるのを待ちます。

  1. モデルが生成されたら、モデルを選択し、「Deploy to device」ボタンをクリックして生成されたモデルをデバイスにフラッシュします。

  1. 推論結果を確認します。

キャプチャしてトレーニング​

迅速に生成されたモデルは高い精度を持たない場合があります。「Capture to Train」をクリックしてターゲット画像を撮影・収集し、収集した画像を Yolo-World に送信して最適化トレーニングを行います。最適化されたモデルはより高い精度を持ちます。

  1. Grove-Vision AI v2 カメラをターゲットに向け、「Capture」ボタンをクリックして画像を収集します。

  1. キャプチャした画像でターゲットを選択して確認します。

  1. ステップ 1-2 を繰り返して、トレーニング用に少なくとも 10 枚の写真を収集します。画像を収集した後、「Train Model」ボタンをクリックします。

  1. モデルが生成されたら、新しく生成されたモデルを選択し、デバイスにデプロイして推論結果を確認します。

技術サポート​

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