V-TrainingでM5stickV用学習ファイルを作った話

M5stickVで面白いサービスが始まりました。V-TrainingというサービスでM5stickVで撮った写真をアップロードすると最大１０クラス（１０分類）の場合分けができる学習ファイルが作成できます。

https://docs.m5stack.com/#/en/related_documents/v-training

このリンク通りやればいいのですが、まずはここで写真をとってクラスごとに分類するboot.pyをダウンロードします。（ファームウェア等は更新している前提となります）

https://m5stack.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/resource/docs/VTraining-Client-VerA02B01.zip

これをSDカードに書き込み、M5stickVで写真をとります。起動時にLCDに表示されますが、
どのクラスにするか選択し、メインのボタンで写真を撮ります。



撮影した画像はSDカードに保存されます。全10classなので全部やると３５０枚くらいですね。

撮影が終了したらtrainとvaidファイルをzip形式へ圧縮し、http://v-training.m5stack.com/ でアップロードすると学習ファイルと新しいboot.pyファイルがもらえます。（メールアドレスが必要）

Your training request have been successfully processed, you can download the kmodel & sample program files here:

とメールと学習結果が来れば成功です。

boot.pyを入れ替えて学習ファイル　（例：1d2707333fe4b3b1_mbnet10_quant.kmodel）を
同じ階層に入れて終了です。



今度は画像からどのclassなのか判別できます。

・・・ここまでかなり苦労しました。

というのもなかなかV-trainingでエラーメールが来てしまいます。
参考になるかわかりませんがいくつか例を紹介したいと思います。


Lake of Enough Dataset, Only 9 pictures found, but you need 90 in total.
だいたい３クラスで３５×３ぐらいは画像がないとだめです。

Number of Classes should larger or equal to two.
これも一緒で２クラス分類はできないみたいです。

Lake of Enough Train Dataset, Only 149 pictures found, but you need 150 in total.
これも写真が足らないとエラーです。


Train or valid folder not found. If you are using the M5StickV software, make sure you reach enough image counts of 35.
ひとclass３５枚は写真があったほうがいいです。

 Unexpected error happened during checking dataset, cannot identify image file.....
ファイルが壊れている可能性があります。そのファイルは使わないほうがいいかも

Lake of Enough Valid Dataset, Only 23 pictures found, but you need 25 in total.
Vaidフォルダのファイルが少ないので増やしてください



このポップアップが出たときは違う時間帯でやり直してください。
どうもプラットフォーム側の問題のようです。



数々のエラーに対応してなんとかAIカメラとして遊べるようになりました。
いろいろ応用できそうだったらまた記事にします。

9/29 やっとGPIO制御ができました！！