अत्यंत कम power वाले edge cameras पर computer vision models deploy करें।
OpenMV कैमरा एक अत्यंत कम-शक्ति वाला कैमरा-कंप्यूट यूनिट है जो इमेज प्रोसेसिंग SOC का उपयोग करके माइक्रो पाइथन प्रोग्राम्स को उसी बोर्ड पर सीधे चलाता है जिस पर कैमरा होता है। यह 0.5W से कम ऊर्जा उपयोग करता है और मॉडल्स को लगभग 13 fps तक चला सकता है (क्वांटाइज़ेशन और कम रेसोल्यूशन के साथ)।
एक संगत मॉडल ट्रेन करें
OpenMV डिप्लॉयमेंट की अनुमति देने के लिए Roboflow 3.0 मॉडल को ट्रेन करें। मॉडल्स को क्वांटाइज़ और हमारे मॉडल पोस्ट-प्रोसेसिंग द्वारा स्केल किया जाता है (ताकि यह कम-शक्ति SOC पर फिट हो) इसलिए वास्तविक दुनिया में प्रदर्शन प्लेटफ़ॉर्म पर दिखने वाले मैट्रिक्स से कम हो सकता है। सर्वोत्तम परिणामों के लिए कृपया 224 या 256 रेज़ोल्यूशन का उपयोग करें (यही वह रेज़ोल्यूशन है जिसकी हम पोस्ट-प्रोसेसिंग में स्केलिंग करते हैं)।
क्वांटाइज़्ड आर्टिफैक्ट डाउनलोड करें
OpenMV आर्टिफैक्ट डाउनलोड करने के लिए deployments पेज का उपयोग करें, जो निम्न से मिलकर होना चाहिए .tflite फाइल जो OpenMV डिवाइसेज़ के साथ संगत है।
मॉडल को OpenMV डिवाइस पर डिप्लॉय करें
आप फिर उपयोग कर सकते हैं OpenMV IDE मॉडल को edge डिवाइस पर डिप्लॉय करने के लिए। आपको अभी-अभी डाउनलोड किए गए मॉडल वेट्स की आवश्यकता होगी साथ ही क्लास लिस्ट भी चाहिए जो आप roboflow डैशबोर्ड में इस रूप में पा सकते हैं जैसा इस OpenMV द्वारा वीडियो। यह वीडियो इस बात का प्रदर्शन करता है उदाहरण स्क्रिप्ट YOLOv8 (Roboflow 3.0) मॉडल्स को OpenMV डिवाइसेज़ पर चलाने के लिए और OpenMV पर Roboflow मॉडल्स के साथ विकास शुरू करने के लिए एक प्रारंभिक बिंदु के रूप में उपयोग किया जाना चाहिए।
