基于NVIDIA TAO工具包训练汽车目标识别模型

导读    

2023年以ChatGPT为代表的大语言模型横空出世，它的出现标志着自然语言处理领域取得了重大突破。它在文本生成、对话系统和语言理解等方面展现出了强大的能力，为人工智能技术的发展开辟了新的可能性。同时，人工智能技术正在进入各种应用领域，在智慧城市、智能制造、智慧医疗、智慧农业等领域发挥着重要作用。

柴火创客2024年将依托母公司Seeed矽递科技在人工智能领域的创新硬件，与全球创客爱好者共建“模型仓”，通过“SenseCraft AI”平台可以让使用者快速部署应用体验人工智能技术！

本期介绍：模型案例：| 汽车目标识别！

NVIDIA TAO 工具包

NVIDIA TAO（Train, Adapt, Optimize）工具包是一个全面的企业级框架，旨在简化AI模型的开发和部署。特别适用于计算机视觉和对话式AI应用，TAO工具包利用迁移学习的便利性，定制NVIDIA的预训练模型并将其适用于各种行业特定任务。

NVIDIA TAO的主要功能

1. 预训练模型:

- TAO 提供了涵盖不同领域的大量预训练模型，包括目标检测、图像分类、分割、自然语言处理等。

- 这些模型在大量数据集上进行训练，并进行了性能优化，提供了强大的模型开发起点。

2. 迁移学习:

- 通过使用迁移学习，TAO 允许开发人员利用自己的数据微调预训练模型，大大减少了从零开始训练所需的时间、成本和复杂性。

- 迁移学习还帮助在较少标注数据的情况下达到更高的准确度。

3. 简单的工作流程:

- TAO Toolkit 提供了简化的工作流程，抽象了深度学习模型开发的复杂性。

- 用户可以通过最少的编码训练、评估和优化高性能模型。

4. 部署就绪:

- 使用TAO Toolkit优化的模型可以部署在各种NVIDIA平台上，如Jetson边缘设备、NVIDIA Triton Inference Server和NVIDIA AI Enterprise。

- 这确保优化后的模型是生产就绪的、可扩展的和高性能的。

5. 性能优化:

- TAO包括模型剪枝、量化等优化技术，以提高模型效率而不影响准确性。

- 这些优化使模型适合在资源受限的环境中（如边缘设备）部署。

6. 端到端的流程:

- TAO工具包支持从数据增强、训练、剪枝、量化到部署的端到端流程，使从开发到生产的过渡无缝。

- 与其他NVIDIA工具和平台很好地集成，提供了一个连贯的开发生态系统。

7. 企业支持:

- TAO工具包面向企业用户，提供强大的支持、文档和资源，以协助开发过程。

- 组织可以利用TAO加速其AI项目，将创新解决方案更快推向市场。

如何使用NVIDIA TAO

- 安装: TAO工具包可以通过NVIDIA NGC访问，NGC提供了工具包的容器化版本，便于在任何兼容的基础设施上设置。

- 模型选择: 从TAO模型库中选择预训练模型，如用于图像分类的ResNet、用于目标检测的YOLO或用于NLP任务的BERT。

- 数据准备: 准备你的自定义数据集，确保其格式符合TAO的要求。

- 训练: 使用简单的配置文件和命令，利用你的数据集微调所选的预训练模型。

- 优化: 使用TAO提供的自动优化技术，根据特定的部署环境优化模型性能。

- 部署: 导出优化后的模型，并使用NVIDIA的部署解决方案将其集成到你的生产环境中。

汽车目标识别

此模型由NVIDIA TAO工具包进行模型的训练，用以识别马路上的汽车目标，模型数据类型为TFLite。

可应用的领域

交通管理和监控：目标识别算法可用于监控交通流量、检测违法行为（如闯红灯、超速）、识别车牌和管理停车等。

智能停车系统：通过识别车辆和车牌，智能停车系统可以实现自动停车收费、优化停车资源分配和引导司机找到空余车位等功能。

车辆检测与识别：用于分析视频监控数据，以实现对特定车辆的跟踪和识别，应用于安全和防盗系统。

在Grove Vision AI(V2)上部署模型

1、打开SenseCraft AI，如下图所示。

2、连接到 CSI 接口摄像头，给Grove Vision AI V2 连接CSI接口摄像头，注意方向不能插反，如下图所示。然后用数据线将Grove Vision AI V2连接到电脑的USB接口上即可。

3、打开SenseCraft模型助手网站，在设备中选择“Grove Vision AI V2”再单击右上角的“连接”按钮，弹出串口连接窗口后点击“连接”按钮，如下图所示。

当“连接”变成红色的“断开连接”按钮时，表示连接成功了，如下图所示。

4、在“可用的AI模型”列表中往下拉动找到“Trafficcamnet Detection”，并单击此模型然后再点击右上角的“发送”按钮，如下图所示。

5、等待一段时间的下载和烧录固件的过程，完成后将打开右侧的预览窗口，现在就可以将Grove Vision AI V2的摄像头对准汽车目标进行测试了，如下图所示。

推理结果演示

Grove Al视觉模块 V2套装介绍

Grove Al视觉模块 V2

OV5647-62摄像头

Grove - Vision Al Module V2是一款拇指大小的人工智能视觉模块, 配备Himax WiseEye2 HX6538处理器, 该处理器采用 ArmCortex-M55双核架构。

它具有标准的CSI接口, 并与树莓派相机兼容。它有一个内置的数字麦克风和SD卡插槽。它非常适用于各种嵌入式视觉项目。

有了SenseCraft Al算法平台, 经过训练的ML模型可以部署到传感器, 而不需要编码。它兼容XIAO系列和Arduino生态系统, 是各种物体检测应用的理想选择。

主要硬件配置

- 板卡基于WiseEye2 HX6538处理器, 采用双核ARM Cortex-M55架构  

- 配备集成Arm Ethos-U55微神经网络加速单元, 兼容的树莓派相机  

- 板载PDM麦克风, SD卡插槽, Type-C, Grove接口, 丰富的外设支持样机开发 

- Seeed Studio XIAO的可扩展性, SenseCraft Al的现成AI模型用于无代码部署。 

- 支持各种有效的模型, 包括MobilenetV1、MobilenetV2、 Eficientnet-Lite、Yolov5和Yolov8.  

写在最后

SenseCraft-AI平台的模型仓数量还很少，但是好消息是它支持自定义模型上传并输出推理结果，平台会逐渐增加模型仓的数量和分享有爱好者设计的模型仓原型，敬请关注！