SenseCraft AI Wiki センター

概要

Overview 🖱️

この「概要」セクションでは、SenseCraft AI の目的、主な機能、および利点を説明し、SenseCraft AI とは何かを高いレベルで紹介します。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。また、SenseCraft AI をすぐに使い始められるように、「Getting Started」ガイドや FAQ へのリンクも含まれています。

事前学習済みモデル

Pretrained Models 🖱️

「事前学習済みモデル」セクションには、SenseCraft AI がサポートするさまざまなデバイス上でデプロイ可能な、すぐに利用できる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、カスタム学習を行わなくても、さまざまなアプリケーションに利用できます。このセクションは、サポートされているデバイスごとに次のようなサブセクションに分かれています。

• for XIAO ESP32S3 Sense: 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学習済みモデルを、その説明やユースケースとともに一覧で紹介します。

for XIAO ESP32S3 Sense

• for Grove Vision AI V2: ここでは、Grove Vision AI V2 デバイス向けに特別に設計された事前学習済みモデルを確認できます。

for Grove Vision AI V2

• for SenseCAP Watcher: 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学習済みモデルについて説明し、さまざまな監視および検出機能を実現します。

for SenseCAP Watcher

• for reComputer Jetson: 「reComputer Jetson」サブセクションには、高い処理能力を持つ reComputer Jetson プラットフォーム向けに最適化された事前学習済みモデルが含まれており、より高度な AI アプリケーションに適しています。

for reComputer Jetson

トレーニング

Training 🖱️

「トレーニング」セクションは、SenseCraft AI を使ってカスタムモデルを作成する手順をユーザーに案内することに特化しています。ここは大きく 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 を用いて画像分類モデルを学習させるための、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 を使用して物体検出モデルを学習させるための詳細なガイドを確認できます。

Object Detection 🖱️

モデル出力

Models Output 🖱️

「モデル出力」セクションでは、SenseCraft AI がサポートするさまざまなデバイス上で、学習済みモデルの出力をどのように設定し活用するかに焦点を当てています。内容は次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および取得する方法を説明します。トリガーの設定、外部システムとの連携、モデル予測の可視化などのトピックを扱います。

Grove Vision AI V2

• XIAO ESP32S3 Sense Model Output: ここでは、XIAO ESP32S3 Sense ボード上でモデル出力を扱う方法について説明します。このサブセクションはさらに次のように分かれています。

  • via GPIO: このパートでは、モデル出力を XIAO ESP32-S3 Sense の GPIO ピンにマッピングし、モデルの予測に基づいて外部ハードウェアを制御する方法に関するガイドを提供します。
  
  
  via GPIO
  
  
  • via MQTT: ここでは、MQTT プロトコルを使用して、XIAO ESP32S3 Sense から他のデバイスやシステムへモデル出力を送信し、シームレスな統合と通信を実現する方法を学ぶことができます。
  
  
  via MQTT
  
  
  • As a Sensor: このパートでは、すでにモデルを書き込んだ 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 や 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は、ここで紹介する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、モデル出力を扱うために reComputer Jetson Workspace をセットアップし活用する方法について説明します。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扱います。

アプリケーション

Application 🖱️

「アプリケーション」セクションでは、SenseCraft AI を用いてさまざまな分野の課題を解決する実例やケーススタディを紹介します。詳細なプロジェクト解説、コードサンプル、ベストプラクティスが含まれており、SenseCraft AI を使って独自の 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指針を提供します。

技術サポート & 製品ディスカッション

弊社製品をお選びいただきありがとうございます。私たちは、製品をできるだけスムーズにご利用いただけるよう、さまざまなサポートをご用意しています。お客様それぞれの好みやニーズに対応できるよう、複数のコミュニケーションチャネルを提供しています。