SenseCraft AI Wiki センター

概要

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 の全体像を紹介します。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。また、SenseCraft AI をすぐに使い始めるのに役立つ「Getting Started」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

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収録しています。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 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

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

モデル出力 🖱️

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。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、すでにモデルをアップロード済みの 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 をセットアップして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

アプリケーション 🖱️

アプリケーションセクションでは、SenseCraft AI を活用し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 を用いて独自の 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。

技術サポートと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提供しています。お客様それぞれの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ご用意しています。