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2024年8月23日 星期五

【vMaker Edge AI專欄 #20】 單晶片也能輕鬆玩AI影像辨識?難道土耳其大叔來了?

作者:Jack OmniXRI, 2024/08/15
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今(2024)年法國巴黎奧運除了台灣選手精彩的表現受到全球矚目外,其中被全世界傳得最多的迷因照片,大概就是南韓空氣槍女選手金藝智(Kim Yeji)和混合團體10公尺空氣手槍銀牌土耳其大叔迪凱區(Yusuf Dikec)的對比照了。前者英姿颯爽,各種專業射擊眼鏡與眼罩上身,而土耳其大叔一派輕鬆,身著短袖T恤,單手手插口袋,無需專業輔助眼鏡,手一舉,雙眼一瞄,就命中靶心,猶如職業殺手般冷靜,一招斃命。於是就有很多人把花俏實用和質樸專業的產品拿來對比,玩出不少有趣哏圖。

藉著這次迷因哏圖,也來和大家分享一下只用單晶片(Micro Control Unit, MCU)等級晶片也能運行微型機器學習(Tiny Machine Learning, TinyML)類型的人工智慧(Artificial Intelligence, AI)應用,如聲音辨識、電腦視覺、時序預測等,就像土耳其大叔,不用花俏的裝備,僅憑多年苦練,就能表現優異。

在上一期專欄「當微處理器(MCU)遇上神經網路處理器(NPU)能擦出什麼新火花?」[1]已有和大家介紹過一款 MCU + NPU 的開發板「Seeed Grove Vision AI Module v2」,其中使用了奇景光電(Himax) WiseEyes2 HX6538 作為主核心晶片,內含二組 Arm Cortex-M55 (1x @150MHz, 1x @400MHz)及一組 Micro-NPU Ethos-U55 (256 MACs @400MHz)。除板上自帶數位麥克風外,亦可外接攝影機模組,方便運行電腦視覺相關應用。

他山之石可以攻錯,以下就參考前不久由 Seeed Studio 舉辦的 Seeed Grove Vision AI Module v2 挑戰賽得獎作品[2],簡單介紹幾個專題給大家認識一下,方便大家能舉一反三,用類似的思路在其它類似的開發板上也能作出屬於自己的創意。

2024年8月15日 星期四

【課程簡報】20240815_用WiseEye建置超低功耗Edge AI應用工作坊_上機實作:WiseEye + Seeed SenseCraft AI

很高興今天(2024/08/15)受到奇景光電(Himax)及MakerPRO邀請擔任「用WiseEye™建置超低功耗Edge AI應用工作坊」 講師,在這場活動中分享「低功耗AI應用(電池供電)開發平台評估」,同時還有「WE2工作坊上機實作」。相關活動簡報大綱及完整簡報內容如下所示。

簡報大綱

  1. 開發套件簡介
    1. 開發套件簡介
    2. Seeed Grove Vision AI Module V2 教學網站
    3. Grove Vision AI Module V2 
    4. Xiao ESP32C3 (Option)
  2.  開發套件組裝及環境建置
    1. 開發板組裝 ─ 連接攝影機(動畫)
    2. 開發板組裝 ─ 連接攝影機 
    3. 安裝驅動程式 (USB – COM) 
    4. 開發板組裝 ─ 連接USB
  3.  SenseCraft AI 簡介
    1. Seeed SenseCraft AI ─ 註冊與登錄
    2. Seeed SenseCraft AI ─ 模型列表 
    3. Seeed SenseCraft AI ─ 部署模型
    4. Seeed SenseCraft AI ─ 執行推論
    5. Seeed SenseCraft AI ─ 數據輸出
    6. Seeed SenseCraft AI ─ 快速生成模型
    7. Seeed SenseCraft AI ─ 建立自定義資料
    8. Seeed SenseCraft AI ─ 訓練自定義模型
    9. Seeed SenseCraft AI ─ 上傳自定義模型
    10. Seeed SenseCraft AI ─ 驗證自定義模型
  4. 模型推論與部署
  5. 自定義資料及模型

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【課程簡報】20240815_用WiseEye™建置超低功耗Edge AI應用工作坊_低功耗AI應用(電池供電)開發平台評估

很高興今天(2024/08/15)受到奇景光電(Himax)及MakerPRO邀請擔任「用WiseEye™建置超低功耗Edge AI應用工作坊」 講師,在這場活動中分享「低功耗AI應用(電池供電)開發平台評估」,同時還有「上機實作:WiseEye + Seeed SenseCraft AI」。相關活動簡報大綱及完整簡報內容如下所示。

簡報大綱:

  1. 推論加速與功耗
    1. 單晶片也能輕鬆玩AI影像辨識?難道土耳其大叔來了?
    2. AI硬體加速與功耗
    3. AI模型優化與部署
    4. 電池類型與供電搭配
    5. 充電電池重要規格
    6. 單晶片推論速度與耗能比較
    7. 各式TinyML視覺開發板效能比較
       
  2. 常見應用
    1. TinyML 常見應用
    2. ML Commons (MLPerf) Benchmarks:Tiny
       
  3. 開發流程
  4.  開發平台
    1.  開發框架與平台 (MCU)
    2. Seeed SenseCraft AI 雲端平台
    3. Edge Impulse Studio 雲端TinyML平台
  5. 應用案例 
    1. 應用案例一:骷髏頭:使用計算機視覺和自定義 YOLO5 AI 模型創作音樂
    2. 應用案例二:基於 Grove Vision AI 模組 V2 的機器人助理
    3. 應用案例三:帶有 XIAO ESP32C3 和 Grove Vision AI 模組 V2 的 PIR 門鈴
    4. 應用案例四:用於監控蜂鳥的雙 AI 攝像頭
    5. 應用案例五:人臉控制全向輪機器人
    6. 更多應用案例(Hackster Projects)
    7. 更多範例影片(Himax)
       

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