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

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. Grove - Vision AI V2 を USB でコンピュータに接続し、USB Single/serial debug unit を選択して接続します。
注記

XIAO ESP32S3 Sense と Grove Vision AI v2 に AI モデルをデプロイする際は、Chrome、Opera、または Edge を使用してください。

  1. デバイスに接続されると、デバイス情報と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 の設定を調整して、モデル推論の精度を微調整できます。
  • Confidence：Confidence は、モデルがその予測に対して割り当てる確信度または確率のレベルを指します
  • IoU：IoU は、予測されたバウンディングボックスと真のバウンディングボックスを比較して、その精度を評価するために使用されます

AI モデルの置き換え​

デバイスで現在動作しているモデルを置き換える必要がある場合、SenseCrfat AI プラットフォームでは 2 つの方法を提供しています。

  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配下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。
  • Model Name：名前を入力します
  • Model File ：tflite 形式のモデルをアップロードします
  • ID Object: モデルが認識するクラス

設定​

デバイスからの推論結果を独自の 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。ここでは、Sensecraft Data プラットフォームを例として説明します。

  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。
注記

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. Development Kit 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＆ペーストします。

  1. フォームの入力が完了したら、Save ボタンをクリックします。デバイスが設定を正常に適用したら、Process ページに移動します。IP Address と Service Status: MQTT connected が表示されます。

  1. これで、Sensecraft Data プラットフォームの Development Kit ページに戻ることができます。デバイスの EUI をクリックしてデバイス詳細画面に入り、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ときに、XIAO ESP32S3 上の黄色 LED が点灯するように条件を設定します。

例：デバイスが Face を検出し、confidence が 43 より大きい場合、デバイスの黄色 LED を点灯させます。

学習​

SenseCraft AI は YoLo-World を統合しており、ユーザーが入力したクラスに基づいて単一クラスの AI モデルを素早く生成し、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まで待ちます。

  1. モデルが生成されたら、そのモデルを選択し、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書き込みます。

  1. 推論結果を確認します。

Capture to Train​

クイック生成されたモデルは、精度が高く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 に送信して最適化学習を行うことができます。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 カメラでターゲットを狙い、Capture ボタンをクリックして画像を収集します。

  1. 取得した画像の中からターゲットを選択して確定します。

  1. 手順 1〜2 を繰り返して、学習用に少なくとも 10 枚の写真を収集します。画像の収集が完了したら、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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