Giriş

  • 5 dakika

Görüntü sınıflandırması, bir cihazın girişi çıkarım için başka bir bilgisayara göndermek yerine küçük bir görüntüyü yerel olarak etiketlemesi gereken birçok ekli uç senaryosunda kullanılabilir.

Azure Sphere, MT3620 Cortex-M4F gerçek zamanlı çekirdek üzerinde gerçek zamanlı özellikli bir uygulama (RTApp) oluşturmanıza ve çalıştırmanıza olanak tanır. Bu modülde RTApp, önceden eğitilmiş ve önceden nicemlenmiş bir nöral ağ modeli kullanarak derleme zamanında belirlenen 32x32 RGB bir giriş görüntüsü üzerinde yerel tam görüntü sınıflandırması gerçekleştirir. Bu bağlamda real-time RTApp'i çalıştıran gerçek zamanlı Azure Sphere çekirdek anlamına gelir; modül yalnızca derlenmiş görüntüyü değerlendirir ve bir görüntü içindeki akışları veya çıkarım bölgelerini işlemez.

Güvenli bir mikrodenetleyicinin ekli uçta küçük bir görüntü sınıflandırma iş yükü çalıştırıp çalıştıramayacağını değerlendirip değerlendiremediğinizi varsayalım. Uygulama için zaten C verilerine dönüştürülmüş bir CIFAR-10 sınıf görüntüye sahipsiniz. RTApp'i oluşturmak, yerel test için bir Azure Sphere geliştirme kitine yan yükleme yapmak ve cihaz çıktısından sınıflandırma sonucunu görüntülemek istiyorsunuz.

Azure Sphere cihazlar cihaz yönetimi, işletim sistemi güncelleştirmeleri, bulut dağıtımları ve üst düzey uygulamalar için İnternet'e bağlanabilir. Bu modüldeki RTApp çıkarım yolu cihaz için yereldir; Azure Sphere RTApps, İnternet veya Azure Sphere işletim sistemi uygulama kitaplıklarını kullanmaz.

Çizimde Azure Sphere üzerinde çalışan bir görüntü sınıflandırma uygulaması gösterilmektedir.

Bu modülün sonunda, önceden eğitilmiş ve önceden nicemlenmiş bir CIFAR-10 modeli kullanarak Azure Sphere’in gerçek zamanlı özellikli çekirdeğinde yerel tam görüntü sınıflandırması gerçekleştirebileceksiniz.

Öğrenme hedefleri

Bu modülde şunları yapacaksınız:

  • Önceden eğitilmiş, önceden zamanlanmış bir sinir ağı modeli kullanarak mikrodenetleyici cihazına yerel görüntü sınıflandırması uygulayın.
  • Azure Sphere bileşenlerinin, arka plan cihaz yönetimi bağlamı olarak kurulum ve güncelleştirme hizmetleriyle gerçek zamanlı uyumlu bir çekirdekte yerel dağıtım ve yürütmeyi nasıl desteklediğini açıklayın.

Önkoşullar

  • Etkin aboneliğe ve Azure Sphere kaynakları için kaynak grubuna sahip bir Azure hesabı.
  • MT3620 geliştirme seti gibi bir Azure Sphere geliştirme seti.
  • Windows 11, Windows 10 Yıldönümü Güncelleştirmesi veya üzeri, Ubuntu 24.04 LTS x64 veya Ubuntu 22.04 LTS x64 çalıştıran bir geliştirme bilgisayarı.
  • Ana bilgisayardan geliştirme setine USB erişimi; sanal makine kullanıyorsanız USB geçiş desteği.
  • Azure Sphere SDK işletim sisteminiz için yüklendi.
  • Linux'ta sudo izni. SDK yükleyicisini çalıştırmadan önce net-tools ve curl yükleyin, varsayılan udev kuralını ve azsphere grubunu ayarlaması istendiğinde Y yanıtını verin, ardından az sphere komutlarını çalıştırmadan önce oturumu kapatıp yeniden açın (veya bilgisayarı yeniden başlatın).
  • Azure CLI 2.45.0 veya üzeri; Azure Sphere uzantısı yüklü olmalı ve Azure aboneliğinizde oturum açılmış olmalıdır.
  • Azure Sphere ve CMake Araçları uzantılarının yüklü olduğu Visual Studio Code.
  • CMake ve Ninja, PATH'inizde yüklü ve kullanılabilir.
  • Gerçek zamanlı özellikli uygulamalar için yüklenen GNU Arm Embedded Toolchain.
  • Azure Sphere, Visual Studio Code, Git ve GitHub hakkında temel bilgiler.