न्यूरल नेटवर्क के साथ शुरुआत
Limelight के न्यूरल नेटवर्क पाइपलाइन के साथ, पहले असंभव कंप्यूटर विज़न चुनौतियां अब सरल हो गई हैं। लर्निंग-बेस्ड विज़न पहले से ही अत्याधुनिक रोबोट और सेल्फ-ड्राइविंग वाहनों में एक बड़ी भूमिका निभाता है, इसलिए हम इस तकनीक को FIRST छात्रों तक पहुंचाने के लिए उत्साहित हैं।
Limelight 1, 2, और 3 सभी Google Coral की मदद से लर्निंग-बेस्ड विज़न का समर्थन करते हैं। Google Coral एक USB एक्सेलेरेटर है जिसे अलग से खरीदना होगा।
2023 के विश्व चैंपियन 1323 द्वारा Limelight के न्यूरल नेटवर्क पाइपलाइन का उपयोग देखें:
हमारे डाउनलोड पेज से पूर्व-प्रशिक्षित न्यूरल नेटवर्क डाउनलोड करें।
FRC में, टीमें हमेशा स्वायत्त और टेलीऑपरेटेड अवधि के दौरान फील्ड पर गेम पीस को ट्रैक करना चाहती थीं। Limelight के "न्यूरल डिटेक्टर" पाइपलाइन का उपयोग करके, टीमें बिना किसी ट्यूनिंग के किसी भी अन्य टारगेट की तरह पीस को ट्रैक कर सकती हैं।
दूसरी ओर, "न्यूरल क्लासिफायर" पाइपलाइन टीमों को अपने रोबोट में उन्नत सेंसिंग क्षमताएं जोड़ने की अनुमति देती हैं। मान लीजिए कि एक टीम यह निर्धारित करना चाहती है कि उनका रोबोट लाल गेंद, नीली गेंद के कब्जे में है या गेंद के कब्जे में नहीं है। रोबोट के अंदर इंगित एक Limelight इन तीन मामलों में से एक को निर्धारित करने के लिए प्रशिक्षित एक क्लासिफायर चला सकता है। एक क्लासिफायर हॉपर में वस्तुओं की संख्या की गणना कर सकता है, फील्ड फीचर की स्थिति निर्धारित कर सकता है, आदि।
न्यूरल डिटेक्टर और क्लासिफायर नेटवर्क के लिए Google Coral USB एक्सेलेरेटर की आवश्यकता होती है। Google Coral एक्स ेलेरेटर एक ASIC (एप्लिकेशन स्पेसिफिक इंटीग्रेटेड सर्किट) है जो न्यूरल नेटवर्क इन्फरेंस के लिए विशेष रूप से बनाया गया है। आप "इन्फरेंस" शब्द को "एक्जीक्यूशन" या "डेटा को न्यूरल नेटवर्क के माध्यम से चलाना और आउटपुट उत्पन्न करना" के रूप में सोच सकते हैं।
यदि आप मशीन लर्निंग की गहरी समझ विकसित करने में रुचि रखते हैं, तो हम 3blue1brown के इस वीडियो से शुरुआत करने की सलाह देते हैं
प्रोग्रामर निम्नलिखित पुस्तक के साथ हैंड्स-ऑन तरीके से अधिक सीख सकते हैं
न्यूरल डिटेक्टर पाइपलाइन
शुरू करने के लिए, सुनिश्चित करें कि आपक ा Google Coral आपके Limelight के USB-A पोर्ट में प्लग किया गया है।
बिल्ट-इन टेस्ट मॉडल पर इन्फरेंस चलाना शुरू करने के लिए "पाइपलाइन टाइप" को "न्यूरल डिटेक्टर" में बदलें। हमारे डाउनलोड पेज से पूर्व-प्रशिक्षित न्यूरल नेटवर्क डाउनलोड करें, और गेम पीस को ट्रैक करना शुरू करने के लिए इसे अपलोड करें।
सफल डिटेक्शन के लिए आवश्यक कॉन्फिडेंस को समायोजित करने के लिए "कॉन्फिडेंस थ्रेशोल्ड" स्लाइडर को बदलें।
वांछित डिटेक्शन क्षेत्र के बाहर की वस्तुओं को आसानी से अनदेखा करने के लिए क्रॉप विंडो को बदलें।
न्यूरल क्लासिफायर पाइपलाइन
शुरू करने के लिए, सुनिश्चित करें कि आपका Google Coral आपके Limelight के USB-A पोर्ट में प्लग किया गया है।
बिल्ट-इन टेस्ट मॉडल पर इन्फरेंस चलाना शुरू करने के लिए "पाइपलाइन टाइप" को "न्यूरल क्लासिफायर" में बदलें। आप "ट्रेनिंग" सेक्शन में दस्तावेज़ीकृत विधि का उपयोग करके अपने स्वयं के क्लासिफायर मॉडल को प्रशिक्षित कर सकते हैं।
"क्रॉप" विंडो आपको न्यूरल नेटवर्क इन्फरेंस के लिए उपयोग की जाने वाली छवि को बेहतर ढंग से नियंत्रित करने की अनुमति देगी। हालांकि क्लासिफायर मॉडल विविध वातावरण में अविश्वसनीय स्तर के सामान्यीकरण में सक्षम हैं, आप अपनी छवि में चर की संख्या को कम करके अधिक सफलता देखेंगे।