XIAOML Kit: ESP32-S3 mit Kamera, Mikrofon und IMU zum Lernen von TinyML
Embarcados stellt das XIAOML Kit von Seeed Studio vor, das die praktischen Labore des Buches „Machine Learning Systems“ von Professor Vijay Janapa Reddi aus Harvard begleiten soll. Die Labore wurden zusammen mit Professor Marcelo Rovai von der UNIFEI in Itajubá innerhalb der Gruppe tinyML4D entwickelt.
Das Kit besteht aus einem XIAO ESP32-S3 Sense mit OV3660-Kamera, digitalem Mikrofon und SD-Kartenleser sowie einer Erweiterungsplatine mit 6-Achsen-IMU und einem 0,42-Zoll-OLED-Display. Damit werden alle drei Datenarten abgedeckt, mit denen das Buch arbeitet: Bild, Ton und Bewegung. Außerdem liegen eine 2,4-GHz-FPC-Antenne, zwei Kühlkörper und eine 32-GB-microSD-Karte mit Adapter bei.
Der SoC ist der ESP32-S3R8, ein Dual-Core Xtensa LX7 mit 240 MHz, 512 KB SRAM, 8 MB PSRAM und 8 MB Flash. Die IMU ist ein LSM6DS3TR-C, das OLED nutzt einen SSD1315-Controller, den die Bibliotheken wie einen SSD1306 mit 72 x 40 Pixeln behandeln. Das montierte Gerät misst 21 x 17,8 x 30 mm und wiegt 10,6 g. Ein praktischer Hinweis des Autors: IMU und OLED teilen sich denselben I2C-Bus mit den Adressen 0x6A und 0x3C, weshalb man bei einem weiteren I2C-Sensor diese beiden Adressen meiden muss. Die IMU-Platine hat außerdem einen JST-Anschluss für einen 3,7-V-Lithium-Akku, was für Wearable-Projekte praktisch ist.
Am meisten gefallen hat mir die Kombination aus einem Referenzbuch und günstiger, kompakter Hardware: Man kann von der Theorie direkt zur Inferenz auf einem echten Mikrocontroller übergehen. Das OLED passt natürlich nur zwei oder drei gut lesbare Zeilen, aber das reicht, um die erkannte Klasse oder einen Konfidenzwert in Prozent anzuzeigen.
Quelle: Embarcados
Das Kit besteht aus einem XIAO ESP32-S3 Sense mit OV3660-Kamera, digitalem Mikrofon und SD-Kartenleser sowie einer Erweiterungsplatine mit 6-Achsen-IMU und einem 0,42-Zoll-OLED-Display. Damit werden alle drei Datenarten abgedeckt, mit denen das Buch arbeitet: Bild, Ton und Bewegung. Außerdem liegen eine 2,4-GHz-FPC-Antenne, zwei Kühlkörper und eine 32-GB-microSD-Karte mit Adapter bei.
Der SoC ist der ESP32-S3R8, ein Dual-Core Xtensa LX7 mit 240 MHz, 512 KB SRAM, 8 MB PSRAM und 8 MB Flash. Die IMU ist ein LSM6DS3TR-C, das OLED nutzt einen SSD1315-Controller, den die Bibliotheken wie einen SSD1306 mit 72 x 40 Pixeln behandeln. Das montierte Gerät misst 21 x 17,8 x 30 mm und wiegt 10,6 g. Ein praktischer Hinweis des Autors: IMU und OLED teilen sich denselben I2C-Bus mit den Adressen 0x6A und 0x3C, weshalb man bei einem weiteren I2C-Sensor diese beiden Adressen meiden muss. Die IMU-Platine hat außerdem einen JST-Anschluss für einen 3,7-V-Lithium-Akku, was für Wearable-Projekte praktisch ist.
Am meisten gefallen hat mir die Kombination aus einem Referenzbuch und günstiger, kompakter Hardware: Man kann von der Theorie direkt zur Inferenz auf einem echten Mikrocontroller übergehen. Das OLED passt natürlich nur zwei oder drei gut lesbare Zeilen, aber das reicht, um die erkannte Klasse oder einen Konfidenzwert in Prozent anzuzeigen.
Quelle: Embarcados
Kommentare 0
Schreib den ersten Kommentar, in jeder Sprache.
Zum Kommentieren anmelden