न्यूरल नेटवर्क के साथ शुरुआत
Limelight की न्यूरल नेटवर्क पाइपलाइनों के साथ, पहले असंभव लगने वाली कंप्यूटर विज़न चुनौतियाँ अब आसान हो गई हैं। लर्निंग-आधारित विज़न पहले से ही अत्याधुनिक रोबोट और सेल्फ-ड्राइविंग वाहनों में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, इसलिए हम इस तकनीक को FIRST छात्रों तक लाने के लिए उत्साहित हैं।
Limelight 1, 2, और 3 सभी Google Coral की मदद से लर्निंग-आधारित विज़न का समर्थन करते हैं। Google Coral एक USB एक्सेलेरेटर है जिसे अलग से खरीदना होगा।
2023 वर्ल्ड चैंपियन 1323 का Limelight की न्यूरल नेटवर्क पाइपलाइन का उपयोग देखें:
हमारे डाउनलोड पेज से प्री-ट्रेंड न्यूरल नेटवर्क डाउनलोड करें।
FRC में, टीमें हमेशा ऑटोनॉमस और टेलीऑपरेटेड पीरियड के दौरान फील्ड पर गेम पीस को ट्रैक करना चाहती रही हैं। Limelight की "Neural Detector" पाइपलाइन का उपयोग करके, टीमें बिना किसी ट्यूनिंग के किसी भी अन्य टारगेट की तरह पीस को ट्रैक कर सकती हैं।
दूसरी ओर, "Neural Classifier" 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 उनके रोबोट के पास Red बॉल है, Blue बॉल है, या कोई बॉल नहीं है। रोबोट के अंदर की ओर इशारा करने वाला Limelight इन तीन मामलों में से एक को निर्धारित करने के लिए प्रशिक्षित क्लासिफायर चला सकता है। एक क्लासिफायर हॉपर में वस्तुओं की संख्या गिन सकता है, फील्ड फीचर की स्थिति निर्धारित कर सकता है, आदि।
Neural Detector और Classifier नेटवर्क के लिए Google Coral USB एक्सेलेरेटर जोड़ना आवश्यक है। Google Coral Accelerator एक ASIC (application specific integrated circuit) है जो विशेष रूप से न्यूरल नेटवर्क इन्फरेंस के लिए बनाया गया है। आप "inference" शब्द को "execution" या "न्यूरल नेटवर्क के माध्यम से डेटा चलाना और आउटपुट उत्पन्न करना" के रूप में समझ सकते हैं।
यदि आप मशीन लर्निंग की गहरी समझ बनाने में रुचि रखते हैं, तो हम 3blue1brown के इस वीडियो से शुरू करने की सलाह देते हैं
प्रोग्रामर निम्नलिखित पुस्तक के साथ व्यावहारिक तरीके से अधिक सीख सकते हैं
Neural Detector 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 "Pipeline Type" को "Neural Detector" में बदलें। हमारे डाउनलोड पेज से प्री-ट्रेंड न्यूरल नेटवर्क डाउनलोड करें, और गेम पीस ट्रैक करना शुरू करने के लिए इसे अपलोड करें।
सफल डिटेक्शन के लिए आवश्यक कॉन्फिडेंस को एडजस्ट करने के लिए "confidence threshold" स्लाइडर बदलें।
वांछित डिटेक्शन ज़ोन के बाहर की वस्तुओं को आसानी से अनदेखा करने के लिए क्रॉप विंडो बदलें।
Neural Classifier 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 "Pipeline Type" को "Neural Classifier" में बदलें। आप "Training" सेक्शन में दस्तावेज़ित विधि का उपयोग करके अपने खुद के क्लासिफायर मॉडल प्रशिक्षित कर सकते हैं।
"Crop" विंडो आपको न्यूरल नेटवर्क इन्फरेंस के लिए उपयोग की जाने वाली इमेज को बेहतर ढंग से नियंत्रित करने की अनुमति देगी। जबकि क्लासिफायर मॉडल विविध वातावरणों में अविश्वसनीय स्तर के सामान्यीकरण में सक्षम हैं, आप अपनी इमेज में वेरिएबल्स की संख्या को कम करके अधिक सफलता देखेंगे।