# OpenMV

OpenMVカメラは、画像処理SoCを使用してカメラと同じ基板上でMicroPythonプログラムを直接実行する、極めて低消費電力のカメラ-コンピュートユニットです。消費電力は0.5W未満で、量子化と低解像度を使用した場合に最大約13fpsでモデルを実行できます。

#### 互換モデルをトレーニングする

OpenMVデプロイを可能にするためにRoboflow 3.0モデルをトレーニングします。モデルは低消費電力SoCに収まるようにモデル後処理で量子化およびスケーリングされるため、実際の性能はプラットフォーム上の指標よりも低くなる可能性があります。最良の結果を得るには解像度を224または256にしてください（後処理でそのサイズにスケーリングします）。

#### 量子化アーティファクトをダウンロード

デプロイページを使用してOpenMVアーティファクトをダウンロードします。アーティファクトは次のファイルで構成されている必要があります： `.tflite` OpenMVデバイスと互換性のあるファイルです。

<figure><img src="https://3740591140-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-M6S9nPJhEX9FYH6clfW%2Fuploads%2FR7t5VJwcgqw5BtKALjlC%2FScreenshot%202025-12-19%20at%2011.47.22%E2%80%AFAM.png?alt=media&#x26;token=b829cf49-985c-41d4-ab37-357a4020c815" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="https://3740591140-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-M6S9nPJhEX9FYH6clfW%2Fuploads%2F2uJncfmf7vomaH0QcbpA%2FScreenshot%202025-12-19%20at%2011.47.35%E2%80%AFAM.png?alt=media&#x26;token=3e5df4cb-7897-409e-aa8b-316d55959f15" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

#### モデルをOpenMVデバイスにデプロイする

次に、 [OpenMV IDE](https://openmv.io/pages/download) を使用してモデルをエッジデバイスにデプロイできます。デプロイには先ほどダウンロードしたモデルの重みと、roboflowダッシュボードで見つけられるクラスリストが必要です。これは次の [OpenMVによるビデオ](https://www.youtube.com/watch?v=aRnn2LeAS4c)で説明されています。ビデオはこの [サンプルスクリプト](https://github.com/openmv/openmv/blob/4d7247e11e9f4605802f4e285ac65701a2079b4d/scripts/examples/03-Machine-Learning/00-TensorFlow/yolo_v8_detector.py) を示しており、OpenMVデバイス上でYOLOv8（Roboflow 3.0）モデルを実行するための出発点として、RoboflowモデルをOpenMVで開発する際に使用できます。