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TinyML：ESP32 CAM和TFT上的实时图像分类
王辉
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不久前，我决定试用ESP32 Cam 和 Edge Impulse示例，但发现它坏了。缺少很多库依赖项。事实证明，Espressif 已将他们的esp-face存储库大修为esp-dl ，并且更专注于更昂贵的 ESP-EYE。
您可以在原始存储库或这篇关于如何在Edge Impulse上训练您自己的 TinyML 模型的文章中找到说明。下载部署的Arduino库后，在我的脚本中更改导入的库名称。
我复制了必要的文件并使其工作。但这仍然不是一个优雅的解决方案；您必须在连接到相同（稳定）WiFi 的计算机上的浏览器中查看图像。您需要刷新页面（发送新请求）才能获得新照片。
所以我决定改进它，看看我是否可以直接在 TFT 彩色显示器上显示图像。
起初它不成功，因为大多数示例使用TJpg_Decoder并且它使用大量内存，导致 ESP32-CAM 崩溃然后重启。然后我发现 ESP32 库中有一个函数可以将 JPEG 转换为 RGB565（这是 Adafruit 驱动程序使用的格式）。我什至可以将图像缩放到 1/2 边尺寸 (= 1/4)，以便它很好地适合 ST7735S 160x128 或 128x128 显示器。一切正常，问题解决。
（不，我无法使用 Adafruit 产品，但我想它们的工作原理是一样的。）
您可以在我的 repo 上找到有关布线、训练数据（Kaggle 猫狗数据集）和模型（带迁移学习的 MobileNetV1 96x96 0.25）的更多详细信息。还有我的模型库的副本和样板版本（不使用按钮和 TFT）。
Edge Impulse 的训练准确率为 89.8%，测试准确率为 86.97%。捕获的图像为 240x240（在 TFT 上调整为 120x120，模型调整为 96x96）。ESP32-CAM 上的模型推理（预测）时间为 2607 毫秒（2.6 秒）。它并不快，但设置非常便宜我认为这实际上可以用作现实世界的应用程序......？
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