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【得捷之選】+MAX78000機(jī)器學(xué)習(xí)初體驗(yàn)

本來就是做機(jī)器視覺的,一直想用上手體驗(yàn)下機(jī)器學(xué)習(xí),但是忙于工作,一直沒得逞,正好借這次試用感受一下,體驗(yàn)下流程。整體主要是跑下流程,體驗(yàn)下機(jī)器學(xué)習(xí),所以很多是借鑒別人的方案。

MAX78000FTHR為快速開發(fā)平臺(tái),幫助工程師利用MAX78000 Arm® Cortex® M4F處理器快速實(shí)施超低功耗、人工智能(AI)方案,器件集成卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器。評(píng)估板包括MAX20303 PMIC,用于電池和電源管理。評(píng)估板規(guī)格為0.9in x 2.6in、雙排連接器,兼容Adafruit Feather Wing外設(shè)擴(kuò)展板。評(píng)估板包括各種外設(shè),例如CMOS VGA圖像傳感器、數(shù)字麥克風(fēng)、低功耗立體聲音頻CODEC、1MB QSPI SRAM、micro SD存儲(chǔ)卡連接器、RGB指示LED和按鍵。MAX78000FTHR為概念驗(yàn)證和早期軟件開發(fā)提供經(jīng)過功率優(yōu)化管理的便捷、靈活開發(fā)平臺(tái),加快產(chǎn)品上市。

先來一睹板子真容:

自帶攝像頭,唯一遺憾點(diǎn)就是沒有帶屏幕

基本硬件外設(shè):

然后就是安裝軟件環(huán)境了

Maxim SDK下載

官網(wǎng)地址:https://www.maximintegrated.com/en/design/software-description.html/swpart=SFW0010820A

安裝步驟,基本就下一步,這里稍微留意一下,不用全部安裝,要不費(fèi)時(shí)費(fèi)空間,我們用max78000,只勾選它就可以了,然后就等待安裝完成

安裝完成后就可以搜索欄中找到這全家桶

Eclipse就是調(diào)試編譯下載全覆蓋的UI編程軟件;

Maxim就是輔助下載的軟件;

MinGW就是命令行方式的編譯下載的軟件;

環(huán)境搭建

打開Eclipse

編譯調(diào)試下載

將Maxim通過安卓數(shù)據(jù)線連接到電腦上

電腦端顯示

構(gòu)建項(xiàng)目

鼠標(biāo)右鍵項(xiàng)目,點(diǎn)擊build project,編譯項(xiàng)目(build)

編譯成功

下載程序

鼠標(biāo)右鍵項(xiàng)目,點(diǎn)擊Debug as,選擇Debug configurations(Debug)

選擇GDB Openocd Debugging下的Helloworld,點(diǎn)擊Debug就開始下載程序啦!

板載綠燈一直閃爍,下載成功

 預(yù)訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)過程

預(yù)訓(xùn)練主要參照官方 AI 文檔:https://github.com/MaximIntegratedAI/MaximAI_Documentation
 
MAX78000 中使用 AI 算法主要有 training、synthesis、deployment 三個(gè)步驟,前兩個(gè)步驟分別對(duì)應(yīng)獨(dú)立的 Github 倉庫,第三個(gè)步驟則可以使用集成開發(fā)環(huán)境完成。IDE 的安裝及配置主要參考了MaximAI_Documentation,寫的非常詳細(xì)
 
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型方面,對(duì)常見對(duì)象檢測(cè)模型進(jìn)行調(diào)研,主要有 yolo、SSD、centerNet 及對(duì)應(yīng)的變種方法,并未發(fā)現(xiàn)為邊緣端定制的對(duì)象檢測(cè)模型。后續(xù)查閱官方 Github 倉庫,發(fā)現(xiàn)受支持的模型主要為分類模型,僅有一項(xiàng) tinySSD 模型可用于對(duì)象檢測(cè)。隨后嘗試部署 AI 訓(xùn)練及綜合環(huán)境,并完成了對(duì) tinySSD 模型的訓(xùn)練及量化。
模型訓(xùn)練

為訓(xùn)練 tinySSD 模型,需要手動(dòng)訪問 http://ufldl.stanford.edu/housenumbers/train 下載數(shù)據(jù)并解壓到對(duì)應(yīng)文件夾 /data/SVHN,后續(xù)執(zhí)行訓(xùn)練腳本 ./scripts/train_svhn_tinierssd.sh 。訓(xùn)練過程的輸出如下圖所示:

Configuring device: MAX78000, simulate=False.
Log file for this run: /home/embed2/maxim/ai8x-training/logs/2022.11.21-214418/2022.11.21-214418.log
{'start_epoch': 25, 'weight_bits': 8, 'shift_quantile': 0.995}
{'multi_box_loss': {'alpha': 2, 'neg_pos_ratio': 3}, 'nms': {'min_score': 0.2, 'max_overlap': 0.3, 'top_k': 20}}
Optimizer Type: <class 'torch.optim.adam.Adam'>
Optimizer Args: {'lr': 0.001, 'betas': (0.9, 0.999), 'eps': 1e-08, 'weight_decay': 0.0005, 'amsgrad': False}

訓(xùn)練到最后的結(jié)果:

2022-11-22 01:43:22,884 - ==> Best [mAP: 0.801739   vloss: 5.124822   Sparsity:0.22   Params: 334562 on epoch: 48]
2022-11-22 01:43:22,884 - Saving checkpoint to: logs/2022.11.28-215122/qat_checkpoint.pth.tar
2022-11-22 01:43:22,901 - --- test ---------------------
2022-11-22 01:43:22,902 - 12251 samples (16 per mini-batch)
2022-11-22 01:43:44,156 - Test: [  200/  766]    Loss 5.123171    mAP 0.775422    
2022-11-22 01:43:58,389 - Test: [  400/  766]    Loss 5.132284    mAP 0.773612    
2022-11-22 01:44:12,862 - Test: [  600/  766]    Loss 5.131513    mAP 0.769577    
2022-11-22 01:44:24,824 - Test: [  766/  766]    Loss 5.132510    mAP 0.767998    
2022-11-22 01:44:24,864 - ==> mAP: 0.76800    Loss: 5.133

進(jìn)行量化:

./scripts/quantize_svhn_tinierssd.sh
Configuring device: MAX78000
Converting checkpoint file trained/ai85-svhn-tinierssd-qat8.pth.tar to trained/ai85-svhn-tinierssd-qat8-q.pth.tar
......

實(shí)現(xiàn)效果

按下連接MCU按鈕,上位機(jī)與MCU建立通信。點(diǎn)擊“循環(huán)預(yù)覽”后攝像頭開始循環(huán)捕獲圖片并在上位機(jī)顯示,以便調(diào)整攝像頭位置。點(diǎn)擊“捕獲并識(shí)別當(dāng)前圖像”按鈕,文本框會(huì)輸出當(dāng)前的檢測(cè)結(jié)果,帶有標(biāo)注信息的圖片也會(huì)在右側(cè)顯示。點(diǎn)擊“保存圖片到上位機(jī)”按鈕,程序?qū)⒈4娈?dāng)前捕獲的圖片,可用于小型數(shù)據(jù)集的制作。

 總結(jié)
項(xiàng)目完成了上位機(jī)控制MCU捕獲圖像并檢測(cè)數(shù)字的功能,上位機(jī)支持識(shí)別圖像顯示,達(dá)成了預(yù)期指標(biāo)。與此同時(shí),得益于Maxim神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獨(dú)特的加載方式,經(jīng)過簡(jiǎn)單的修改本上位機(jī)程序可應(yīng)用于其他視覺相關(guān)任務(wù)。通過本項(xiàng)目,我熟悉了Maxim嵌入式端人工智能的開發(fā)流程,感到了邊緣人工智能的廣闊前景,今后將拓寬這方面的學(xué)習(xí),期待有一天在開發(fā)板上實(shí)現(xiàn)更多更有趣的智能應(yīng)用
全部回復(fù)(1)
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2024-04-30 15:17

本帖的MAX78000FTHR, 得捷官網(wǎng)購買連接如下:

https://www.digikey.cn/zh/products/detail/analog-devices-inc-maxim-integrated/MAX78000FTHR/13549063?WT.z_header=search_go&s=N4IgTCBcDaILIEEAaB2AHABiwMQCoAkAlEAXQF8g

關(guān)于購買有任何問題,大家可以隨時(shí)聯(lián)系我哦(微信:18522870362)

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