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。
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。