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L'Ecosystème Edge Impulse prend en charge, à ce jour, Raspberry Pi 4. La plateforme de développement cloud permet aux propriétaires du nano ordinateur de concevoir leurs propres modèles personnalisés. Cette réalisation se fait dans le cadre de l'apprentissage automatique à la périphérie.
Suite à la mise à niveau de son processeur central, la performance de la petite machine s'est nettement améliorée. Toutefois, pour ceux qui envisagent de développer leur propre Machine learning, l'apprentissage de modèles personnalisés n'est jamais facile. Cela s'explique par le fait que le Raspberry Pi, qui possède une puissance de traitement limitée.
Un pas en avant pour Raspberry Pi 4
Toutefois, les choses sont en train de bouger pour Raspberry Pi 4. En effet, la plateforme Edge Impulse, vient d'annoncer son intégration dans Linux. Celui-ci arrive avec, à son compte, un support complet et universel destiné au Raspberry Pi 4. Il rend alors possible le téléchargement des données. Ces dernières seront utilisées par les utilisateurs dans la formation d'algorithmes d'apprentissage automatique personnalisés dans le cloud. Elles seront ensuite développées sur leurs propres Raspberry Pi.
Cette semaine, l'on compte quatre nouveaux kits de développement logiciel d'apprentissage automatique pour Raspberry Pi. Ces kits sont disponibles en Go, C++, Python et Node.js. En intégrant la prise en charge de la détection d'objets, ils admettent l'utilisation des données propres à la caméra de la machine. Au lieu de se contenter des modèles de classification standard, il devient effectivement possible de créer son algorithme de détection d'objet personnalisé.
Une possibilité de capturer les données
Les développeurs sont les mieux lotis puisqu'ils pourront élaborer des applis de computer vision. Dans cette perspective, ils pourront soit utiliser directement la caméra du nano ordinateur soit opter pour une webcam et la brancher à ses connecteurs USB. Edge Impulse a d'ailleurs diffusé publiquement ces facultés d'apprentissage automatique sur Raspberry Pi 4. La vidéo dévoile un de ses ingénieurs collaborateurs en train de concevoir un programme de reconnaissance d'objets à partir de presque rien.
Les nouveaux SDK ont la capacité de permettre la capture de données, et ce, en dépit de la nature du capteur utilisé. En effet, que vous utilisiez un magnétomètre, un capteur d'humidité ou un accéléromètre, tous sont compatibles. L'essentiel étant que ce dernier se connecte au Raspberry Pi 4.
Ce qu'en pense Alasdair Allan de chez Raspberry Pi
Face à la situation, Alasdair Allan, responsable de la documentation technique de Raspberry Pi se prononce. Malgré le potentiel et la performance de Edge Impulse, les résultats sur Raspberry Pi 4 restent, selon lui, en deçà de ceux observés chez TensorFlow Lite de Google. Celui-ci ajoute que la diversité des données et des utilisations complique cette comparaison des performances affichées par deux modèles quasi identiques. Dans son discours, M. Alasdair ne manque pas de souligner l'importance de l'annonce effectuée par New Edge Impulse dans leur activité. Enfin, bien que l'accroissement de l'abstraction dans les logiciels puisse troubler, cela traduit la faculté de faire plus avec un minimum d'efforts.
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