M5StickV(その3)

本家から、M5StickVのみを使ってお手軽に物体認識のトレーニングできる方法が出てきた。

これはすごい。というより、この進化の速さがすごいと言うべきか。

 https://docs.m5stack.com/#/en/related_documents/v-training

写真撮影もM5StickVのみというのが良い。

撮影したデータは圧縮してクラウド上にアップロードしてトレーニングさせる必要がある。

 

となると、やっぱり自力でやってみたくなる。

やったことは公式のドキュメント通り。

専用のファームウェアをM5StickVに焼き直す際、自分の通常の環境がMacだったため、以前Maix Goで使用したちょっと古いKflash_guiを使用した。

 

手順を一応書いておく。(たぶん自分が後で忘れてるので)

まずはドキュメントの「Click to download firmware file」から「M5StickV_Firmware_0813.kfpkg」をダウンロード。

Kflash_guiを起動し、ファイルとデバイス(Ver.1.32だったのでMaix Goを選択)とM5StickVを接続したポートを選択して書き込む。

書き込む時に速度が速いとエラーになったので、一番遅くしたら時間がかかった。でも成功。

 

公式ドキュメントから今度は「Click here download bootzip」から「V-Training_boot_0823.zip」をダウンロードし、解凍。

MicroSDカードにフォルダの中身の3つのファイルをコピーし、M5StickVに挿して起動。

この画面通り、カメラが起動したらメインのボタンでシャッターを押して1種類につき120枚以上の画像を撮影し、別の種類の時に上のボタンを押してまた120枚撮影。原寸はこんな感じ。

これを3種類(3クラス)以上行う。疲れた。

 

もう一度SDカードを引っこ抜いて、中にできた二つのフォルダを接続したPCにコピー。

「train」に1から100と121からそれ以上の画像、「vaild」に101〜120が入ってるはず。

確認したら二つまとめてzipに圧縮して、今度は「lick to visit upload page」のところからzipファイルをアップロード。

アップロードにはメールアドレスが必要。

トレーニングが完了したらメールで教えてくれるので、そこに書いてあるリンクをクリックすると必要なデータがダウンロードされる。

ダウンロードしたファイルを解凍し、中にある3つのファイルをまたSDカードにコピーして(前のは捨てる)、M5StickVに挿して起動。

 

今回認識に使用したのは机に置いてあるぬいぐるみたち。

カミネコが二匹あるけど、片方はヤママヤーに変更しました。(懐かしい…)

最初は胴体まで入れてたんだけど、認識率が良くなかったので頭の部分を中心に撮影して二度目で成功。

ただ、その二度目の画像もアップロード後にエラーが出て、3度繰り返したせいで(?)M5Stackの中の人がメンテしてくれました。(わざわざメールくれました…申し訳ない)

ざっと検索してみた限りでは、Tensorflowのエラーのようだったけど治ったみたいです。

 

ツイッターに上げた通り、ニコルとポンデライオンの認識率は高いんですがそれ以外が微妙。

またやり直すか、他のぬいぐるみとかオブジェクトに変えてみるかしてみます。

でも120回以上映すの、大変なんだよなあ。

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MicroSDカードのケース

M5StickVと相性のいいMicroSDを探すため、一時期いろいろ買いあさったことがある。
その流れで怪しいメーカーのも手に入れてみたりして、ちょっとハマった。


最近はおさまったが、気が付けばMicroSDの山でどうしたもんかと悩み、3Dプリンタでケースを作ることにした。
3Dデータ自体は自分で作らなくても、先人達がいろんなものを作成してくれているので、それをダウンロードしてくればいい。

ちなみに以前愛用していたのはこれ。

 https://www.thingiverse.com/thing:2932245

2枚ずつきれいに収まるし、持ち歩き(そんなにしないけど)にもコンパクトでいい。
でも当たり前だけど枚数に限界があるので、その度に外側のケースを出力するのもめんどくさい。

 

なので新しく出力したのがこれ。

 http://www.thingiverse.com/thing:1768185

これならネジの長さぐらいまで中のケースが増やせるし、ちょっと大き目だけど枚数もたくさん入るのでなかなかいい。
ただ、MicreSDカードを入れるところがちょっと深くて、取り出しにくいかな?という感じがした。

なので、Meshmixerで挿入側の表面を1mmぐらいカットして浅くした。

上下のケースはネジの頭やナットを収めるためにこのぐらいの厚さがあったほうがいいと気付いたので、元のままにした。
(実際、カットしてみてから気付いた)

 

出力してみたら、自分の3Dプリンタの精度がイマイチで端のほうのケースが微妙に緩かったりきつかったりする。
が、おおむね問題ない。

カラフルなMicroSDカードが並んでるのを一度に見ることができてなかなかいい。(自己満足)

個人的にというかデザイン的に、サメちゃんシリーズはなんか気に入ってます。

しかしM5StickVには使えなかったので、普通の用途に使うしかないです。

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UbuntuにVisual Studio Codeインストール

あんまりたいしたことはやってないけど、また後で検索するのも面倒なのでいつも通りやったことをメモしておく。

 

以前Windowsに入れたVisual Studio Codeを、Ubuntu環境にもインストールすることにした。

これがやることは別に難しくはないんだけど、なぜか方法がいろいろあってどれにするか悩んだ。

 

最初に参照しようとしていたのは以下。さすがQiita、なんでもある。

 https://qiita.com/yoshiyasu1111/items/e21a77ed68b52cb5f7c8

とても丁寧に、三通りの方法を説明していてわかりやすい。

さらに三通りもいらない人のためのリンクもある。

 https://qiita.com/yoshiyasu1111/items/e4db676e846897f8d554

さてどうしよう、と考えた末に、結局コマンドを入れる方法を使いませんでした。

 

最終的に参照したのは以下の方法でした。

 https://www.karelie.net/install-vscode-ubuntu/

ちょっと前の記事だけど、問題ないです。

公式のホームページ(https://code.visualstudio.com/docs/setup/linux)から、「 .deb package (64-bit)」をダウンロード。

ダウンロードフォルダにできたアイコンをダブルクリックしてインストールするという、Linuxらしからぬ方法を取りました。

当然起動は問題なく、そのまま日本語環境にしたりいろいろセッティング。

 

この方法だとバージョンアップとかパッケージの管理はどうなるのかとか、不安はあるけどそれも興味のうち。

(トラブルがあったらその時に調べればいいかなと思ってる)

せっかくWindowsっぽくインストールできたので、これで使ってみます。

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Google Colaboratory(超初心者向け)

またなんか変な方向に興味が向いたので、メモしておく。

 

きっかけはM5StickVの画像認識関連で、以下のツイートが気になったこと。

実際にデータを作って試した人もいるけど、自分には何が何だかよくわからなかった。

(最後にM5StickVにデータを入れるとこぐらいはわかる…)

 

そもそもGoogle Colaboratoryって何?と思って検索して、自分の頭でもわかりやすそうなところを探しまくり。

検索してこちらの記事がわかりやすそうだったので、実践してみました。

 https://tadaken3.hatenablog.jp/entry/first-step-colabratory

Pythonも勉強できるし、ちょうど良さそう。

Jupyter notebookについてもまったく知らなかったんだけど、上記内のリンクからわかりやすい説明を参照できます。

でも難しい話じゃないんで、そのまま読み飛ばして大丈夫。

 

とにかく最初のページにアクセス。ただしGoogle Chromで。

 https://colab.research.google.com/

しかし該当するような画面にならない…なんでだ?

と思ってたら、もっと前の画面だった。

以下を参照。

 https://gammasoft.jp/blog/google-colaboratory-for-learning/

アクセスしてすぐの画面に出てくるウィンドウ上で、一番下に「Python3の新しいノートブック」という文字があった。

これをクリック。

 

あとは参照先の記事と同じようにセルが作成できるので、これにコードを書いてはShift+Enterで実行して確認、という作業ができる。

これは本当に簡単で便利。

でも最初だけ、実行にちょっと時間がかかるかな?という気がした。これは自分の環境の問題もあるかも。

一度この作業をすると、「ファイル」タグのところから「Python3の新しいノートブック」や「Python2の新しいノートブック」を開くことができるようになっていた。

 

とりあえずセルの使い方というか作成方法はわかったので、気になるコードをコピーしてくれば自分のところで実行して確認するという作業は可能になった…と思う。

不安なので、もうちょっといろいろいじってからにしよう。

(で、自分の宿題がどんどん増える…)

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