食品杂货识别tinyml:CS249r的最终项目:Tiny Machine Learning 源码

杂货店商品的图像分类:TinyML在零售中的应用 CS249r的最终项目:微型机器学习 此存储库中的文件夹: edge-impulse-final :包含使用Arducam 5MP Plus在Arduino Nano 33 BLE上部署模型所需的Arduino草图。 以下是有关如何部署此草图的说明。 dataset :包含我们研究报告中使用的10个类。 tflite :包含我们在论文(MobileNetV2,NN)中探索的模型中的TFLite文件。 使用本自述文件底部的说明将这些TFLite文件应用于模型。 training :包含针对每个MobileNetV2和NN模型在Edge Impulse中工作的屏幕截图。 还包含Python笔记本,其中包含每个模型的神经网络设置和用于训练模型的代码。 注意:我们的系统中仍然有一些错误需要修复,但是草图非常接近能够部署。 当前,由于部署模