コーヒー豆の識別

焙煎の度合いを識別するコーヒー豆データセットに基づくユース･ケースを紹介します。 このソリューションでは、公開データセットで学習済みで、STM32上で動作し、非常に高い精度が得られるモデルを提案します。
このモデルは、STM32 model zooで提供されているPythonスクリプトを使用して学習されました。 チュートリアルをお読みください)。
ここで STM32 Model Zooプロジェクトをセットアップした後データセットをダウンロードし、適切な構造に配置します。
次に を更新した。ファイルを更新した：
general:
project_name:coffee_bean
dataset:
name:coffee
class_names:[Green, Light, Medium, Dark]
training_path:datasets/train
validation_path:
test_path:datasets/test
これらの設定は、ユース･ケースに応じてご自由に調整いただけます。
後は、"train.py"スクリプトを実行するだけです。

STM32 Model Zooには、独自のデータでモデルをトレーニングおよび再トレーニングするときに必要なものが、すべて揃っています。 このモデルは、リポジトリで提供されているPythonスクリプトを使用することで、STM32H747ディスカバリーキットに簡単にデプロイすることもできます（私たちの t をお読みください。をお読みください)。
これらの手順の詳細は ビデオでご覧いただけます。.