우리의 평결
2MP 카메라, Pico 및 모든 트리밍을 특징으로 하는 이 키트는 Raspberry Pi Pico에 작업 가능한 사람 및 물체 감지 기능을 추가합니다.
을위한
+ 간단한 지침
+ 빠른 결과
+ 많은 보드와 호환
에 맞서
– C/C++ 지식이 필요하신 분
– 렌즈가 보호되지 않음
기계 학습과 인공 지능을 생각할 때 우리는 즉시 막대한 계산 능력을 갖춘 대규모 데이터 센터를 생각합니다. 그러나 Raspberry Pi Pico는 마이크로 컨트롤러용으로 개발된 TinyML을 통해 기계 학습이 가능합니다. 40달러짜리 Uctronics TinyML 학습 키트를 사용하면 프로젝트에 컴퓨터 비전을 쉽게 추가할 수 있습니다.
Arduino와 같은 다양한 마이크로컨트롤러와 호환되는 Uctronics TinyML 학습 키트에는 다른 마이크로컨트롤러와 함께 한동안 사용되어 온 Arducam Mini 2MP Plus 카메라가 포함되어 있지만 Raspberry Pi Pico의 힘으로 기계의 성능이 훨씬 더 좋습니다. Arduino와 비교하여 거의 10배 증가했습니다.
우리는 Uctronics TinyML 학습 키트를 벤치에 놓고 이 키트가 제공할 수 있는 것에 대해 자세히 배웠습니다.
Uctronics TinyML 학습 키트의 설계 및 사용
키트의 초점은 0.78 x 1.34인치(20 x 34.1mm)에 불과합니다. 이 카메라는 SPI(데이터 스트림 및 명령) 및 I2C(센서 구성) 프로토콜.
이 카메라는 포함된 Raspberry Pi Pico에서만 사용되는 것이 아닙니다. Arduino 및 ESP32 기반 보드와 함께 사용할 수도 있습니다. 2MP 해상도는 그리 많지 않은 것처럼 들릴 수 있지만, 컴퓨터 비전과 머신 러닝의 경우 이미지가 320 x 320픽셀에 불과하다고 생각하면 충분합니다. 카메라 렌즈는 M12 마운트에 포함되어 있으며 렌즈는 별도로 구매 가능한 다른 M12 렌즈와 교체할 수 있습니다.
카메라를 Raspberry Pi Pico 또는 다른 RP2040에 연결하는 것은 포함된 점퍼 와이어 덕분에 케이크 조각입니다. 온라인 리소스는 카메라를 Pico에 연결하는 데 사용해야 하는 GPIO 핀을 명확하게 보여주고 Pico에서 비디오 데이터를 애플리케이션으로 보내는 데 사용되는 포함된 CP2102 USB-TTL 어댑터용 GPIO 핀을 보여줍니다. Arduino IDE와 유사하지만 시각 예술에 맞춰진 프로그래밍 인터페이스인 Processing을 실행하는 사람 감지 스크립트였습니다.
C/C++로 작성된 미리 만들어진 UF2 프로젝트를 Raspberry Pi Pico에 플래시한 후 Processing IDE와 해당 코드를 설치하여 이미지 데이터를 수신하고 데스크탑에 표시했습니다. MicroPython 팬이라면 현재 Raspberry Pi Pico용 TensorFlow Lite용 MicroPython 라이브러리가 없지만 Arducam은 이를 지원하기 위해 노력하고 있습니다. Arducam Mini 2MP Plus 카메라는 간단한 이미지를 촬영하는 데에도 사용할 수 있으며 커뮤니티에서 지원하는 MicroPython 라이브러리를 통해 프로세스를 간소화할 수 있습니다.
Raspberry Pi Pico에 연결된 카메라는 멋지지만 머신 러닝은 훨씬 더 시원합니다. TinyML(Tiny Machine Learning)은 거의 항상 전체 컴퓨터보다 계산 능력이 적은 마이크로컨트롤러용으로 개발된 TensorFlow 버전입니다. Arduino, Espressif(ESP32) 및 현재 Raspberry Pi와 같은 마이크로 컨트롤러는 물체, 패턴을 식별하거나 마이크, 센서 등의 외부 입력에 응답하도록 훈련될 수 있습니다.
Arducam은 Raspberry Pi Pico와 함께 OV2640 카메라를 사용하여 1FPS로 처리할 수 있다고 주장합니다. 이는 그다지 들리지 않을 수 있지만 Arduino에서 실행되는 동등한 프로젝트는 18초마다 1프레임입니다. 따라서 Pico는 예산에서 TinyML을 위한 더 나은 보드임이 분명합니다. Arducam은 컴퓨터에서 사용자 지정 및 컴파일을 위해 원시 C 코드로 사용할 수 있는 TinyML 데모 시리즈가 포함된 Github 리포지토리를 제공합니다. 데모를 바로 사용하려면 Pico에서 사용할 준비가 된 UF2 파일로 저장된 미리 컴파일된 버전이 있습니다.
Uctronics TinyML 학습 키트를 어떤 프로젝트에 사용할 수 있습니까?
Uctronics TinyML 학습 키트는 TinyML용으로 설계되었으므로 프로젝트에 컴퓨터 비전과 인공 지능을 추가하기에 충분한 처리 능력이 필요한 프로젝트에 적합합니다. 카메라를 입력으로 사용하여 로봇에 “시야”를 줄 수 있고 다른 모델을 사용하여 물체나 사람을 찾도록 로봇을 훈련시킬 수 있습니다.
방에서 침입자를 감시하고 인터넷을 통해 장치에 경고를 보내고 싶으십니까? 음, Arducam 카메라와 Raspberry Pi Pico를 온라인으로 만들기 위한 가이드를 통해 이를 가능하게 할 것입니다.
결론
Uctronics TinyML 학습 키트는 매우 재미있지만, 이를 최대한 활용하려면 MicroPython 라이브러리가 출시될 준비가 될 때까지 C/C++를 알아야 합니다. 기계 학습에 이미 익숙하다면 이것이 장애물이 되지 않을 가능성이 있습니다.
Arducam Mini 2MP Plus Camera는 명확한 지침과 잘 문서화된 GitHub 리포지토리와 함께 조립이 매우 간편하며, 초보자라도 짧은 시간이면 훌륭한 결과를 얻을 수 있습니다.
