データの収集と注釈付けは、満足のいく画像分類結果を得るには面倒で時間のかかる作業になることが多くあります。 転移学習手法により、新しいクラスを追加するのに必要な画像数と学習時間を削減することで、この課題を克服できます。 このユース・ケースでは森林火災検出に応用し、火災発生の有無を検出しますが、他の多くの状況に適用可能です。

アプローチ

  • このチュートリアルでは、画像を分類するディープラーニング・モデルを素早く訓練するために、「転移学習」と呼ばれるテクニックを使用する方法を紹介する。
  • このチュートリアルは、コンピュータビジョンのファンクションパックFP-AI-VISION1

センサ

ビジョンカメラ・モジュール・バンドル(参考: STM32H747I-D + B-CAMS-OMV)

データ

データセット 森林火災検出用データセット (License CC BY 4.0)
データ形式
2クラス: 火災あり、火災なし
RGB画像 250x250x3

結果

モデルMobileNetV2 alpha 0.35
入力サイズ:128 x 128 x 3
メモリフットプリント:
403 KBフラッシュ(ウェイト用)
225 KBRAM(アクティベーション用
精度
フロートモデル: 98%
量子化モデル: 98%
STM32H747 (Highperf) @ 400 MHz でのパフォーマンス
推論時間: 112 ms
フレームレート: 8.9 fps

RESULTS-MNv2_Fire_Training RESULTS-MNv2_Fire_Training RESULTS-MNv2_Fire_Training
use-case-stm32-cube-ai-confusion-matrix-fire-detection use-case-stm32-cube-ai-confusion-matrix-fire-detection use-case-stm32-cube-ai-confusion-matrix-fire-detection
コード最適化ツール
STM32Cube.AI
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STM32H7シリーズ

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