帶有EDEG IMPULSE的圖像分類器

描述

介紹

最容易學(xué)習(xí)的 ML 平臺(tái) Edge Impulse 確實(shí)徹底改變了當(dāng)今 ML 工作流程的階段。因?yàn)樗苋菀?，我能夠在三個(gè)小時(shí)內(nèi)完成整個(gè)項(xiàng)目。Smart Parks、hackster.io和 Edge Impulse 合作努力保護(hù)世界上最大的陸地動(dòng)物大象。

我正在建立這個(gè)項(xiàng)目，以幫助他們努力向前推進(jìn)。我正在構(gòu)建一個(gè) ML 模型來對(duì)大象圖像與其他圖像進(jìn)行分類。我使用的數(shù)據(jù)集是 Arribada.org。所有 ML 工作流程均使用 Edge Impulse 完成。

我計(jì)劃解釋我使用這個(gè)項(xiàng)目制作這個(gè)圖像分類器的所有步驟。相信我會(huì)花很多時(shí)間。

第 1 步 - 創(chuàng)建 Edge Impulse 帳戶和項(xiàng)目

使用此鏈接在 Edge Impulse 中創(chuàng)建一個(gè)帳戶。創(chuàng)建帳戶并登錄帳戶后，創(chuàng)建一個(gè)項(xiàng)目。

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邊緣脈沖儀表板

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步驟 2 安裝 Edge Impulse CLI

準(zhǔn)備好帳戶和項(xiàng)目后，您可以繼續(xù)在計(jì)算機(jī)中安裝 Edge Impulse CLI。我使用的是 Windows 10，所有說明僅對(duì)該環(huán)境有效。

使用 NPM安裝Node.js v10 或更高版本，安裝文件和說明可以在這里找到。

安裝 Edge Impulse CLI（在 Windows 10 中使用 CMD）

C:\Users\Chamal> npm install -g edge-impulse-cli

安裝程序?qū)⒃?pc 中安裝以下工具。

edge-impulse-daemon

edge-impulse-uploader

edge-impulse-data-forwarder

edge-impulse-run-impulse

eta-flash-tool

第 3 步 - 下載訓(xùn)練/測(cè)試數(shù)據(jù)集

對(duì)于模型訓(xùn)練，我使用來自Arribada.org的數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集包含在 ZSL Whipsnade 動(dòng)物園收集的大象熱圖像。

您可以在GitHub中找到數(shù)據(jù)集。

Step4 - 上傳到 Edge Impulse

使用 Edge Impulse 上傳工具，可以上傳數(shù)據(jù)集。在終端中運(yùn)行以下命令

 # Upload all the "elephant" images

C:\Users\Chamal> edge-impulse-uploader --category split --label elephant human-wildlife-conflict/Elephant/Object/single_elephant/*.png
C:\Users\Chamal> edge-impulse-uploader --category split --label elephant human-wildlife-conflict/Elephant/Object/multiple_separate_elephants/*.png
C:\Users\Chamal> edge-impulse-uploader --category split --label elephant human-wildlife-conflict/Elephant/Object/multiple_obstructing_elephants/*.png
C:\Users\Chamal> edge-impulse-uploader --category split --label elephant human-wildlife-conflict/Elephant/Object/human_and_elephant/*.png

# Upload all the "non-elephant" images

C:\Users\Chamal> edge-impulse-uploader --category split --label non-elephant human-wildlife-conflict/Elephant/Object/human/*.png
C:\Users\Chamal> edge-impulse-uploader --category split --label non-elephant human-wildlife-conflict/Elephant/Object/goat/*.png

這需要一些時(shí)間，因?yàn)樵摂?shù)據(jù)集中有超過 10,000 張圖像需要上傳。

第 5 步 - 創(chuàng)造沖動(dòng)

轉(zhuǎn)到“創(chuàng)建脈沖”頁面并添加一個(gè)處理塊作為圖像。然后添加“遷移學(xué)習(xí)”作為學(xué)習(xí)塊。

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創(chuàng)造沖動(dòng)

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第 6 步 - 特征提取

轉(zhuǎn)到圖像菜單可以單擊“生成特征”以從上傳的數(shù)據(jù)集中提取特征。

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第 7 步 - 訓(xùn)練模型

轉(zhuǎn)到遷移學(xué)習(xí)菜單，然后單擊開始訓(xùn)練按鈕開始模型訓(xùn)練。

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模型訓(xùn)練

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培訓(xùn)完成了

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訓(xùn)練完成后，它會(huì)顯示準(zhǔn)確率，這次是 99.3%。價(jià)值對(duì)我來說還可以。

第 8 步 - 實(shí)時(shí)分類

現(xiàn)在是時(shí)候測(cè)試模型的能力了。轉(zhuǎn)到實(shí)時(shí)分類菜單。選擇一個(gè)樣本并單擊加載樣本按鈕。下面展示了兩個(gè)場景這是如何工作的。一個(gè)用于非大象分類，另一個(gè)用于大象分類。

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非大象分類

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第 9 步 - 制作版本

是時(shí)候制作訓(xùn)練模型的版本了。轉(zhuǎn)到版本控制

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版本控制

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第 10 步 - 下載模型

最后，您可以簡單地為您喜歡的任何語言下載經(jīng)過訓(xùn)練的模型，并與您喜歡的任何應(yīng)用程序集成。進(jìn)入部署。

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建造

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結(jié)論

這非常簡單，只需 10 個(gè)簡單的步驟，您就可以構(gòu)建自己的訓(xùn)練有素的 ML 模型，該模型可以部署在任何地方，即使是像 Android Nano BLE 33 或 SMT Discovery 板這樣的微型微控制器。底線 Edge Impulse 為我的 ML 工作流程節(jié)省了大量時(shí)間。無需編寫任何代碼，我就能夠成功構(gòu)建和部署可用于識(shí)別大象的圖像分類器。使用它，我們可以建立警報(bào)系統(tǒng)，以在大象移動(dòng)到非安全區(qū)域時(shí)發(fā)出警報(bào)。