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SenseCraft AI Wiki センター

概要​

概要 🖱️

概要セクションでは、SenseCraft AI の高レベルな紹介を提供し、その目的、主要機能、利点について説明します。これは、ユーザーがプラットフォームとその機能を理解するための出発点として機能します。概要には、ユーザーが SenseCraft AI を迅速に立ち上げて実行できるよう、入門ガイドと FAQ へのリンクも含まれています。

事前訓練済みモデル​

事前訓練済みモデル 🖱️

事前訓練済みモデルセクションには、SenseCraft AI でサポートされている様々なデバイスにデプロイできる、すぐに利用可能なモデルに関する情報が含まれています。これらのモデルは特定のハードウェア向けに最適化されており、カスタム訓練を必要とせずに様々なアプリケーションで使用できます。このセクションは、サポートされているデバイスに基づいてさらにサブセクションに分かれています：

  • XIAO ESP32S3 Sense 用: このサブセクションでは、XIAO ESP32S3 Sense ボードと互換性のある事前訓練済みモデルを、その説明と使用例と共にリストアップしています。
XIAO ESP32S3 Sense 用

  • Grove Vision AI V2 用: ここでは、Grove Vision AI V2 デバイス専用に設計された事前訓練済みモデルを見つけることができます。
Grove Vision AI V2 用

  • SenseCAP Watcher 用: このサブセクションでは、SenseCAP Watcher デバイスで使用できる事前訓練済みモデルに関する情報を提供し、様々な監視と検出機能を可能にします。
SenseCAP Watcher 用

  • reComputer Jetson 用: reComputer Jetson サブセクションには、強力な reComputer Jetson プラットフォーム向けに最適化された事前訓練済みモデルが含まれており、より要求の厳しい AI アプリケーションに適しています。
reComputer Jetson 用

Training​

Training 🖱️

Trainingセクションは、SenseCraft AIを使用してカスタムモデルを作成するプロセスをユーザーに案内することに特化しています。主に2つのサブセクションに分かれています：

  • Classification：このサブセクションでは、SenseCraft AIを使用して画像分類モデルを訓練するためのステップバイステップのチュートリアルとベストプラクティスを提供します。
Classification 🖱️

  • Object Detection：ここでは、SenseCraft AIを使用してオブジェクト検出モデルを訓練するための詳細なガイドを見つけることができます。
Object Detection 🖱️

Models Output​

Models Output 🖱️

Models Outputセクションは、SenseCraft AIでサポートされている異なるデバイス上で訓練されたモデルの出力を設定し、活用する方法に焦点を当てています。以下のサブセクションに整理されています：

  • Grove Vision AI V2 Model Output：このサブセクションでは、Grove Vision AI V2デバイスにデプロイされたモデルの出力を設定し、アクセスする方法を説明します。トリガーの設定、外部システムとの統合、モデルの予測の可視化などのトピックをカバーしています。
Grove Vision AI V2

  • XIAO ESP32S3 Sense Model Output：ここでは、XIAO ESP32S3 Senseボード上でのモデル出力の操作方法に関する情報を見つけることができます。このサブセクションはさらに以下に分かれています：

    • via GPIO：この部分では、モデルの出力をXIAO ESP32S3 SenseのGPIOピンにマッピングする方法のガイドを提供し、モデルの予測に基づいて外部ハードウェアを制御できるようにします。

    via GPIO

    • via MQTT：ここでは、MQTTプロトコルを使用してXIAO ESP32S3 Senseからモデル出力を他のデバイスやシステムに送信する方法を学ぶことができ、シームレスな統合と通信を促進します。

    via MQTT

    • As a Sensor：この部分では、すでにモデルをアップロードしたXIAOをセンサーとして使用する方法を説明します。追加のXIAOまたはArduinoデバイスを使用する必要がある場合があります。

    As a Sensor

    • Use SSCMACore library output model info：モデルからのデータ出力を受信するために追加のXIAOを使用したくない場合、ここのチュートリアルが役立つかもしれません。

    Use SSCMACore

  • reComputer Jetson Workspace：このサブセクションでは、モデル出力を操作するためのreComputer Jetson Workspaceの設定と活用方法に関する情報を提供します。ワークスペースの設定、モデル予測の可視化、他のソフトウェアとの統合などのトピックをカバーしています。

Application​

Application 🖱️

Applicationセクションでは、SenseCraft AIがさまざまなドメインにわたって様々な問題を解決するためにどのように使用できるかを実証する実世界の例とケーススタディを紹介しています。詳細なプロジェクトの記述、コードサンプル、ベストプラクティスが含まれており、ユーザーがSenseCraft AIを使用して独自のAIアプリケーションを開発する際のインスピレーションとガイダンスを提供します。

Tech Support & Product Discussion​

私たちの製品をお選びいただき、ありがとうございます！私たちは、お客様の製品体験が可能な限りスムーズになるよう、さまざまなサポートを提供しています。異なる好みやニーズに対応するため、複数のコミュニケーションチャネルを提供しています。

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