えんじにあのじゆうちょう

勉強したことを中心にアウトプットしていきます。

Sipeed Maix M1 Dockでまずはサンプルの顔認識を実行する

はじめに

今回は安価な画像処理ニューラルネットワーク用のKPUと言うプロセッサの搭載されたMaix M1 Dockをまずは動かしてみた、というところまでをまとめました。
今回は公式にある顔認識サンプルを動かします。
動かすだけなのですが、色々とドキュメントに書いてなかったり、ドンピシャの情報がなかったり微妙に苦労したためのまとめです。

ちなみに、みんな大好きなswitch scienceから購入できます。
www.switch-science.com

解説

接続のテスト

作業するPCとMaix M1 Dockを接続します。この記事でPCはMacの前提です。
接続のコマンドは以下のようになります。
(もしかすると/dev/tty.wchusbserial1440のところは環境によるかもしれません)

screen /dev/tty.wchusbserial1440 115200

ここで接続できないと、このあとも進まないと思うので、ちゃんと入力できることをたしかめてください。

ちなみに接続できると、こんな感じの画面になります。

f:id:marufeuillex:20190916233723p:plain
接続後

リソース類のダウンロード

まずは、以下2つをダウンロードします。

1. イメージ転送ツール
モデルを転送するためのpythonスクリプトをダウンロードします。
PATHを通すなり、扱いやすい場所に置いておいてください。
github.com
2. サンプルモデル
以下にある、face_model_at_0x300000.kfpkgをダウンロードしておいてください。
github.com

ダウンロードしたモデルの転送

以下のようにしてサンプルモデルを転送します。
kflash.pyの位置やdevファイルの場所、モデルの場所に注意してください。

sudo -H python3 kflash.py -p /dev/tty.wchusbserial1440 -b 2000000 -B dan ~/Downloads/face_model_at_0x300000.kfpkg

サンプルコードの実行

Maix M1 Dockのコンソール画面に戻ります。もし閉じてしまった場合は改めて以下コマンドで開きます。

screen /dev/tty.wchusbserial1440 115200

接続後、Ctrl + Eを押すと、Pasteモードに入りますので、以下のサンプルコードをコピペします。
github.com

コピペが終わったらCtrl + Dを押すと実行されます。
正常に実行されるとLCDにカメラの画像が写り、顔があると認識されるはずなので試してみてください。

まとめ

今回はMaix M1 Dockのとりあえずサンプル実行までを実施してみました。
今度はオリジナルのモデルをデプロイするところを実施してみようと思います。