SenseCraft AI ドキュメントセンター
このタスクベースのドキュメントハブを使用して、学習済みモデル、カスタムトレーニング、モデルのデプロイ、デバイスワークスペース、モデル出力、およびアプリケーションに関するガイドを見つけてください。SenseCraft AI の機能とワークフローについて学ぶには、platform overview を参照してください。
概要
「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 プラットフォームとその機能を理解するための高レベルな紹介を提供します。また、SenseCraft AI をすぐに使い始めるのに役立つ「はじめに」ガイドや FAQ へのリンクも含まれています。
モデルライブラリ
Model Library（SenseCraft AI プラットフォーム上の Models > Model Library からアクセス）は、SenseCraft AI がサポートするさまざまなデバイスにデプロイ可能な、すぐに利用できる学習済みモデルに関する情報を含んでいます。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、カスタムトレーニングを行わなくても、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に基づいて、さらにいくつかの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 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学習済みモデルを見つけることができます。
- 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学習済みモデルに関する情報を提供し、さまざまな監視および検出機能を実現します。
- 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。
トレーニング
「トレーニング」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。これは、次の 2 つのメイン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トレーニングするための、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。
- Object Detection: ここでは、SenseCraft AI を使用して物体検出モデルをトレーニングするための詳細なガイドを見つけることができます。
モデル出力
「モデル出力」セクションは、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。これ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。
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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次のように分かれています。
- via GPIO: このパートでは、XIAO ESP32-S3 Sense の GPIO ピンにモデル出力をマッピングし、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 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。
- 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 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。
- 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。
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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 を設定および活用する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扱います。
アプリケーション
Application セクションでは、SenseCraft AI を用いてさまざまな分野におけるさまざまな課題を解決する方法を示す、実際のユースケースやケーススタディを紹介します。ユーザーが 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となるよう、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います。
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、お客様が弊社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提供しています。お好みやニーズに応じてお選びいただける、複数のコミュニケーションチャネルをご用意しています。