如何套用你的客製化模型

AI模型轉換成功後得到“.nb”文件,請參考以下步驟應用到Arduino SDK中。

重新命名自定義的“.nb”文件

物體偵測,“yolov3_tiny.nb”、“yolov4_tiny.nb”或“yolov7_tiny.nb”。

人臉偵測,“scrfd_500m_bnkps_640x640_u8.nb”。

人臉識別,“mobilefacenet_int16.nb”。

音頻相關, “yamnet_fp16.nb”或“yamnet_s_hybrid.nb”。

將“.nb”文件複製/替換到項目資料夾中

對於 Windows 用戶,
• C:\Users\USERNAME\AppData\Local\Arduino15\packages\realtek\hardware\AmebaPro2\VERSION\libraries\NeuralNetwork\examples
• 或帶有“.ino”文件的用戶自定義項目資料夾。

對於 Linux 用戶,
• \home\USERNAME\.arduino15\packages\realtek\hardware\AmebaPro2\VERSION \libraries\NeuralNetwork\examples
• 或帶有“.ino”文件的用戶自定義項目資料夾。

編譯並執行範例

打開 Arduino IDE 並運行相關的 AmebaNN 範例。

具體模型選擇請參考 相關範例API 文件

透過SD卡載入神經網路模型

至 “File” -> “Examples” -> “AmebaNN” 開啟 Ameba 神經網路範例。 我們以 ObjectDetectionCallback 為例。
在 Arduino IDE 上開啟範例後,導覽至“Tools”->“NN Model Load from:”,然後選擇 SD 卡作為選項。

get-start-1

接下來,在 modelSelect 函數下的程式碼中,只需將所使用的模型從 “DEFAULT” 更改為 “CUSTOMIZED” 即可。

get-start-1

在 SD 卡中,建立一個名為 “NN_MDL” 的資料夾。

get-start-1

並按如下所述命名模型,將模型保存在資料夾中,

Object Detection:
yolov3_tiny.nb
yolov4_tiny.nb
yolov7_tiny.nb
Face Detection:
scrfd.nb
Face Recognition:
mobilefacenet.nb
Audio Classification:
yamnet.nb
Image Classification:
imgclassification.nb

get-start-1

可以至 \Arduino15\packages\realtek\hardware\AmebaPro2\{SDK Version}\libraries\NeuralNetwork\src 來更改 SD_Model.cpp 中的 .nb 檔案名,以符合 SD 卡上的.nb 檔案名稱。

get-start-1

Please confirm that QQ communication software is installed
請先確認已安裝QQ通訊軟體