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2023年以ChatGPT为代表的大语言模型横空出世#xff0c;它的出现标志着自然语言处理领域取得了重大突破。它在文本生成、对话系统和语言理解等方面展现出了强大的能力#xff0c;为人工智能技术的发展开辟了新的可能性。同时#xff0c;人工智能技术正在进入各种应用领…导读
2023年以ChatGPT为代表的大语言模型横空出世它的出现标志着自然语言处理领域取得了重大突破。它在文本生成、对话系统和语言理解等方面展现出了强大的能力为人工智能技术的发展开辟了新的可能性。同时人工智能技术正在进入各种应用领域在智慧城市、智能制造、智慧医疗、智慧农业等领域发挥着重要作用。
柴火创客2024年将依托母公司Seeed矽递科技在人工智能领域的创新硬件与全球创客爱好者共建“模型仓”通过“SenseCraft AI”平台可以让使用者快速部署应用体验人工智能技术
本期介绍模型案例| 行李检测模型!
LeYOLO
在深度神经网络应用中针对嵌入式和移动AI对象检测应用需求不断增加目前基于FLOP的高效目标检测计算的神经网络架构不能适应轻量级实时目标检测。 针对嵌入式和移动AI对象检测应用对高效计算的需求提出了LeYOLO模型该模型通过优化骨干网络、引入快速金字塔结构网络FPAN和解耦网络中网络头DNiN显著提高了基于YOLO的目标检测模型的效率。
LeYOLO模型在保持高精度如COCO val上达到38.2% mAP的同时大大降低了计算负载如与YOLOv9-Tiny相比减少42%的FLOP实现了高效的计算效率。
LeYOLO模型的特点 · 轻量化在每次浮点运算FLOP的准确率方面LeYOLO与当前最先进的轻量级目标检测神经网络相比在0.5到8 FLOP(G)范围内实现了最佳准确率
· 可扩展性LeYOLO为工业、边缘计算和嵌入式设备提供了一种新的机会即使用具有最先进扩展效率的轻量级YOLO模型
· 多种选项尽管研究侧重于找出精度与计算成本的最佳比例选项但作者通过研究所有不同选项后提出了不同的替代方案
· 新架构LeYOLO模型提出了新的计算高效块并通过实验进行了验证
· 高可复现性研究优先关注改进深度神经网络的架构。使用来自ultralytics API的可重用训练方法来实现结果state-of-the-art。
LeYOLO提出的架构FPAN和DNiN采用诸如逐点卷积和深度卷积等轻量级操作构建了一个专门用于目标检测的高效神经网络其轻量级程度与基于SDDLite的解决方案相当。这在成本-精度比方面开创了新局面。
· 通过构建这些优化实现了更高效的YOLO缩放并提出了一系列新的YOLO模型这些模型在MSCOCO上实现了具有竞争力的mAP分数同时专注于一系列FLOP资源约束。
行李检测模型 该 AI 模型利用先进的 Swift yolo 算法专注于行李识别可以在实时视频流中准确检测和标记行李。它特别适用于 Seeed Studio Grove Vision AI V2 设备。
应用场景
机场安检通过图像识别技术系统可以自动识别行李和其中可能存在的违禁物品提升安检效率确保乘客安全。
行李跟踪在航空公司和物流中心通过识别行李标签和行李本身的特征实时跟踪行李在运输过程中的状态减少丢失和误送概率。
行李领用在行李提取区域通过智能摄像头识别旅客的行李自动匹配到旅客信息加快行李领取流程。
自动化仓库管理在物流和仓储行业通过行李识别算法优化仓库管理实现自动化存取和管理提高效率。
安防监控在大型公共场所如车站、商场等通过行李识别系统实时监控可疑行李协助安保人员进行快速响应。
智能客服和导览在机场或火车站利用行李识别系统提供个性化服务如行李寻回、导航等。
物联网IoT应用结合物联网设备实现智能行李管理通过识别算法提升行李互动和数据收集能力。 在Grove - Vision AI V2模块上部署此模型
打开SenseCraft AI平台如果第一次使用请先注册一个会员账号还可以设置语言为中文。
平台地址https://sensecraft.seeed.cc/ai/#/model 2、在公共AI模型第6列表中找到【行李检测】模型单击此模型图片如下图所示。 3、进入【行李检测】模型介绍页面单击“部署模型”按钮如下图所示。 进入部署“行李检测”模型页面按提示步骤先连接摄像头再连接设备到电脑USB接口上最后单击【连接设备】按钮如下图所示。 5、弹出部署模型窗口单击“确定”按钮如下图所示。 6、弹出连接到串行端口窗口选择端口号后单击“连接”按钮如下图所示。 7、开始进行模型部署、固件下载、设备重启等过程完后在预览中即可看到当前摄像头视频内容在“设置”中调整置信率数值可以提供识别率将摄像头对准行李相关的图片查看预测效果如下图所示。 模型推理演示 行李检测报警装置
硬件清单 通过IIC接口将XIAOESP32C3和Grove AI视觉模块V2连接到一起将蜂鸣器连接到XIAO开发板的D0接口上上传预测程序后当检测到行李并且置信率大于60开启蜂鸣器报警这样就可以设计一个识别行李后并报警的智能装置。下面视频预览如下 行李检测报警装置 嵌入式神经网络处理器NPU
嵌入式神经网络处理器NPU是一种特别设计用于执行神经网络计算的高效率处理器。它主要基于数据驱动并行计算架构特别擅长处理视频、图像等大量的多媒体数据。NPU模仿了生物神经网络的架构与CPU、GPU相比它能够通过更少的指令一条或几条完成神经元的处理因此在深度学习的处理效率方面具有明显优势。
Grove Al视觉模块 V2套装介绍 Grove Al视觉模块 V2 OV5647-62摄像头
Grove - Vision Al Module V2是一款拇指大小的人工智能视觉模块, 配备Himax WiseEye2 HX6538处理器和Arm Ethos-U55嵌入式神经网络加速单元NPU, 该处理器采用 ArmCortex-M55双核架构。
它具有标准的CSI接口, 并与树莓派相机兼容。它有一个内置的数字麦克风和SD卡插槽。它非常适用于各种嵌入式视觉项目。
有了SenseCraft Al算法平台, 经过训练的ML模型可以部署到传感器, 而不需要编码。它兼容XIAO系列和Arduino生态系统, 是各种物体检测应用的理想选择。
主要硬件配置
- 板卡基于WiseEye2 HX6538处理器, 采用双核ARM Cortex-M55架构
- 配备集成Arm Ethos-U55嵌入式神经网络加速单元NPU, 兼容的树莓派相机
- 板载PDM麦克风, SD卡插槽, Type-C, Grove接口, 丰富的外设支持样机开发
- Seeed Studio XIAO的可扩展性, SenseCraft Al的现成AI模型用于无代码部署。
- 支持各种有效的模型, 包括MobilenetV1、MobilenetV2、 Eficientnet-Lite、Yolov5和Yolov8.
写在最后
SenseCraft-AI平台的模型仓数量还很少但是好消息是它支持自定义模型上传并输出推理结果平台会逐渐增加模型仓的数量敬请关注
