Ana içeriğe atla
Bu bölümde, görüntü işleme için kullanılan Python/C++ kütüphanelerinin neler olduğu özet olarak belirtilmiştir.

Geliştirme Araçları

İlgili kütüphaneler, hem derin öğrenme modellerinin derlenmesi hem de geliştirme kartına yüklenip çalıştırılması için kullanılmaktadır. Aşağıdaki resimde desteklenen kütüphaneler belirtilmiştir.

Kullanılan Kütüphaneler

Geliştiriciler, modellerini önce kendi bilgisayarlarında (örneğin Linux tabanlı bir sistemde) test edip, ardından minimum değişiklikle Gemstone O1 geliştirme kartına aktarabilirler. Böylece geliştirme süreci hızlanır ve donanım bağımlılığı en aza iner.

Geliştirme Ortamı Yapısı

​
Geliştirme Adımları

1

Model Hazırlama

İnternetteki derin öğrenme toplulukları birçok açık kaynaklı ve önceden eğitilmiş model sunmaktadır. Geliştiriciler bu modelleri kendi veri kümeleriyle ince ayar (Transfer Learning) yaparak kullanabilirler. Gemstone bu süreci kolaylaştırmak için ModelZoo adlı model havuzunu sunmaktadır. ModelZoo’daki modeller, ImageNet1k ve COCO gibi endüstri standardı veri kümelerinde eğitilmiş, gömülü sistemler için optimize edilmiştir. Ayrıca geliştiriciler, kendi modellerini de sisteme dahil edebilirler.
2

Model Derleme

Modeller, gömülü donanımda çalıştırılmadan önce Host Bilgisayar (PC x86) üzerinde derlenir. Bu süreçte Python veya C++ API’leri kullanılarak modelin belirli katmanları C7x/MMA işlemcilerine aktarılacak şekilde “artifact” dosyaları oluşturulur. Derleme sırasında farklı optimizasyon ve kuantizasyon seçenekleri uygulanabilir.
3

Model Dağıtımı ve Çalıştırma

Derleme sonrası üretilen “artifact” dosyaları, modelin gömülü donanım üzerinde çalıştırılmasını sağlar. Bu adımda model, gerçek zamanlı çıkarım işlemleri için kullanıma alınır.