Nasazení aplikace pro klasifikaci obrázků v reálném čase do Azure Sphere

  • 5 min

Zatím jste projekt aktualizovali o požadovaná data, knihovny a upravená nastavení. Teď můžete aplikaci pro klasifikaci obrázků v reálném čase začít nasazovat do Azure Sphere.

V tomto modulu nepoužíváte k zaznamenávání obrázků a jejich zpracování a klasifikaci v Azure Sphere kameru. Použijete libovolný vlastní obrázek a převedete ho na hodnoty pixelů, které předáte jako vstupní obrázek do síťového modelu. Model vyhodnotíte na základě předdefinovaných vstupních dat.

V této lekci se používá tato součást:

cifar-10-IMG_DATA.ipynb: Jedná se o poznámkový blok Jupyter dostupný v úložišti GitHub. Generuje hodnoty pixelů vlastního obrázku.

Postup:

  1. Definujete vstupní obrázek v aplikaci pro klasifikaci obrázků.
  2. Zahájíte nasazení aplikace do Azure Sphere.
  3. Zobrazíte výstup v emulátoru terminálu.

Nyní neurální síť sestavujete a spouštíte jen pomocí předdefinovaných vstupních dat v Azure Sphere. Zdrojový kód bude zpracován převzetím vstupního obrázku a zobrazí výsledný výstup v emulátoru terminálu.

Na konci tohoto modulu budete vědět, jak spustit model klasifikace obrázků na mikrořadiči ARM, jako je Azure Sphere. Seznámíte se rovněž se základy architektury CMSIS-NN.

K dispozici jsou také další možnosti, když tuto architekturu neurální sítě využijete ke zpracování těchto dat a k extrakci užitečných informací.