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下記からAIモデル変換ツールを取得し、環境構築してください。
AIモデル変換ツール - Technology Partner - Confluence (atlassian.net)
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お問い合わせからご提供までは数日お時間をいただいております。 |
環境構築が完了しましたら、下記を参考にyolov5サンプルモデルの変換を行ってください。
AIモデル変換ツール：ONNX(PyTorch)編 - Technology Partner - Confluence (atlassian.net)
ここでは、モデル変換したファイルを「yolov5_cavalry.bin」として説明します。
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ここでは、AdamAppとしてビルドする方法を記載しています。 Container AdamAppとしてビルドする場合は下記を参照ください。AdamApp for Azure IoT Edgeとしてビルドする場合は下記を参照ください。 チュートリアル(Container AdamApp編AdamApp for Azure IoT Edge編) - Technology Partner - Confluence (atlassian.net) |
SDKのインストールディレクトリでビルド用環境設定ファイルの読み込みを実施します。
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カメラにインストールします(例：下記画像の緑枠からインストール可能)。作成した.extファイルを選択してインストールしてください。
アプリ画面を開きます(下記画像の赤枠ボタン)。
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インストール後、管理ログ画面でAIモデルの読み込みが完了するまで待ちます。数分かかる場合があります。
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カメラの映像が表示されていれば成功です。
サンプルアプリのビルド方法(Python)
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ここでは、AdamAppとしてビルドする方法を記載しています。 Container AdamAppとしてビルドする場合は下記を参照ください。AdamApp for Azure IoT Edgeとしてビルドする場合は下記を参照ください。 チュートリアル(Container AdamApp編AdamApp for Azure IoT Edge編) - Technology Partner - Confluence (atlassian.net) |
サンプルアプリのディレクトリに、モデル変換したyolov5_cavalry.binファイルを下記の構成で配置します。
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Pythonでビルドする場合はこちらを参照してください。
インストール後、管理ログ画面でAIモデルの読み込みが完了するまで待ちます。数分かかる場合があります。
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サンプルアプリの使用方法
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サンプルアプリの解像度初期値はC/C++は1920×1080、Pythonは1280x720です。カメラの解像度設定がC/C++は1920×1080、Pythonは1280x720でない場合は動作しません。詳細は下記を確認ください。 ADAM_DevYcVideo_Create()の呼び出しに失敗する - Technology Partner - Confluence (atlassian.net) |
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