Cameo Image Studio Cameo Image Studio
รับแอป

เวอร์ชัน 5.1 · AI agent ในตัว · 391 โหนด

จากกล้อง สู่การประมวลผล สู่ PLC — ต่อสาย ไม่ต้องเขียนโค้ด

Cameo Image Studio คือโต๊ะทำงานแบบกราฟโหนดสำหรับงานตรวจสอบด้วยภาพ ลากโหนดกล้องมาวาง ต่อเข้ากับโหนดประมวลผลบน GPU แล้วต่อไปยัง PLC หรือแกนขับเคลื่อน ทั้งไลน์ก็ทำงานได้ทันทีโดยไม่ต้องเขียนสคริปต์คอมไพล์ใด ๆ และเมื่อจำเป็นต้องใช้โค้ดจริง ๆ กราฟนี้ส่งออกเป็น C++, Python หรือไฟล์ EXE ที่รันได้ด้วยตัวเอง

ดาวน์โหลดสำหรับ Windows Windows 10/11 · 64-bit ขอคีย์เปิดใช้งาน

รองรับเฉพาะ Windows 10/11 64 บิต ตัวติดตั้งเป็นไฟล์ขนาดเล็ก ส่วนที่เหลือ — CUDA, PyTorch, OpenCV, ONNX Runtime และ Python ที่มากับโปรแกรม — จะถูกดาวน์โหลดระหว่างติดตั้ง จึงไม่ต้องเตรียมอะไรเอง

391โหนดในแคตตาล็อก
9ภาษาของส่วนติดต่อ
5ผู้ผลิตกล้องที่รองรับ
C++ · Pyส่งออกกราฟเป็นโค้ด
Node graph editor

ผู้ช่วย AI

เอเจนต์อยู่ในกราฟ

ไม่ใช่หน้าต่างแชทที่แปะไว้ข้างๆ ตัวช่วยจะอ่านแคตตาล็อกโหนด สร้างไปป์ไลน์ รันจริง ดูเฟรมที่ได้กลับมา แล้วปรับพารามิเตอร์ของมันเองจนกว่าการตรวจจะผ่าน

ผู้ช่วย AI

บอกว่าจะตรวจอะไร แล้วรับกราฟกลับมา

ผู้ช่วยที่มีอยู่ในตัวโปรแกรมอ่านแคตตาล็อกโหนดและสร้างไปป์ไลน์จากประโยคเดียว มันมองเห็นเฟรมภาพที่โหนดของคุณสร้างขึ้น รับไฟล์ภาพหรือเอกสาร PDF ที่แนบมา สั่งรันไปป์ไลน์แล้วอ่านผลกลับมา จากนั้นปรับค่าพารามิเตอร์แล้วลองใหม่

  • สร้างโหนด ต่อสาย และตั้งค่าพารามิเตอร์ พร้อมการตรวจสอบและย้อนกลับเมื่อผิดพลาด
  • เขียนโหนด C# ขึ้นเองสำหรับขั้นตอนที่แคตตาล็อกยังไม่มี
  • ทำงานผ่านเซิร์ฟเวอร์ที่มีสิทธิ์ใช้งาน — หนึ่งเครื่องหนึ่งคีย์ ไม่ต้องดูแลคีย์ API เอง
ภาพ-ภาษา

ถามคำถามกับภาพโดยตรง

ต่อภาพกับประโยคหนึ่งเข้าโหนดภาพ-ภาษา แล้วอ่านคำตอบจากพอร์ตได้เลย ถามว่าคนงานบนนั่งร้านสวมสายรัดนิรภัยครบทุกคนหรือไม่ กราฟจะคืนผลตัดสิน จำนวนการฝ่าฝืน และกรอบที่อ้างอิง — โดยไม่ต้องเทรนรายการคลาสไว้ก่อน

  • ผลตัดสิน ใช่/ไม่ใช่ คำตอบแบบข้อความ และจำนวนการฝ่าฝืน บนพอร์ตที่มีชนิด
  • ตรวจ PPE และความปลอดภัย ติดตามทีละคนและตรวจซ้ำตามช่วงเวลา
  • ทำงานคู่กับตัวตรวจจับ กรอบและคำตอบจึงมาจากเฟรมเดียวกัน
Vision-language safety nodes

กราฟที่กำลังทำงาน

ภาพนิ่งและคลิปบันทึกหน้าจอจากตัวโปรแกรมที่แจกจริง ไม่มีภาพจำลองสักภาพ ทุกโหนดแสดงผลลัพธ์ของตัวเองบนตัวโหนด จึงเห็นว่าแต่ละขั้นให้ผลอะไรออกมาจริง ๆ

PPE safety graph
D455 → safe_detect → PPE Yolo Tracker → Show Result กล้องความลึกป้อนเข้าสู่กราฟตรวจความปลอดภัย: safe_detect หาตัวคนในภาพ PPE Yolo Tracker ไล่ตรวจทีละคนว่าสวมหมวกนิรภัยและสายรัดนิรภัยหรือไม่ — เฟรมนี้กำลังติดตามอยู่ห้าคน — ส่วน Height Above Ground 2D รับผลตรวจชุดเดียวกันมารวมกับสตรีมความลึก แล้วยกธงแจ้งการฝ่าฝืนของตัวเอง
RGB · D455 stereo depth · Cameo AI depth RealSense D455 ตัวเดียว ให้แผนที่ความลึกสองแบบจากภาพเดียวกัน ด้านขวาบนคือความลึกสเตอริโอของกล้องเอง ซึ่งพอเลยไม่กี่เมตรก็แบนราบและหายเป็นหย่อม ๆ ส่วนด้านล่างคือความลึกจาก AI ที่อ่านเฟรม RGB เดียวกัน แต่ยังแยกพื้น เสา และรถกระเช้าได้
Laplacian filter at 183 fps
Load Video → Filter: Laplacian → Show Result รัน Laplacian ทีละเฟรมบนคลิปแผงวงจรเดียวกันที่ความละเอียด 1280×720 ตัวนับบนโหนดโหลดวิดีโอเองแสดง 183 เฟรมต่อวินาที ทั้งที่มีตัวกรองอยู่ในสาย — ราว 169 ล้านพิกเซลต่อวินาที บนเครื่อง AMD Ryzen 7 ซีรีส์ 5000
Load Image → Shape Detect → Show Result — ทั้งหมดสร้างโดยผู้ช่วย ประโยคเดียวกับรูปแผงวงจรหนึ่งใบ — ให้แยกชิปทรงสี่เหลี่ยมออกมา ผู้ช่วยวางโหนดสามตัว ตั้ง Invert, MinArea 8000 และตัวกรอง square/rectangle แล้วสั่งรัน — Shape: 0 found จากนั้นมันอ่านภาพซ้อนที่ตัวเองสร้างขึ้น สรุปได้ว่าตัวกรองนั้นเองคัดเส้นขอบของชิปทิ้งไป จึงลบตัวกรองแล้วรันใหม่ ได้เส้นขอบปิดแนบไปกับตัว QFP

กราฟนี้ทำอะไรได้บ้าง

ความสามารถห้าด้านที่ปกติกระจายอยู่ในโปรแกรมห้าตัว รวมมาไว้บนผืนผ้าใบเดียว

กราฟโหนด

ผืนผ้าใบเดียว 391 โหนด

ทุกขั้นตอนคือโหนดที่มีพอร์ตกำหนดชนิดชัดเจน ทั้งการโหลดภาพ ทำเทรชโฮลด์ หาบริเวณวัตถุ เรียกตัวตรวจจับ กรองตามระยะ และเขียนค่าไปยังคอยล์ของ PLC สายที่เชื่อมกันส่งผ่านเฟรมภาพ ผลตรวจจับ ท่าทาง แผนที่ความลึก และตัวเลข แต่ละโหนดแสดงตัวอย่างผลลัพธ์ของตัวเองบนตัวโหนด คุณจึงเห็นได้ว่าไปป์ไลน์ผิดพลาดตรงไหนโดยไม่ต้องหยุดเครื่อง

  • ทำงานแบบหลายเธรดอิสระ — ไปป์ไลน์คงอัตราเฟรมไว้ได้ขณะที่คุณกำลังแก้ไข
  • เลิกทำ บันทึกอัตโนมัติ และกู้คืนหลังโปรแกรมขัดข้อง บนตัวกราฟเอง
  • โหมดเดินเครื่อง: หน้าจอสำหรับผู้ปฏิบัติงานที่ล็อกไว้อ่านอย่างเดียว พร้อมแดชบอร์ดผลตรวจ
Node graph editor
การติดป้ายข้อมูล

ติดป้ายข้อมูลในที่เดียวกับที่ใช้งาน

วาดกรอบและรูปหลายเหลี่ยม ส่งออกเป็นโครงสร้าง YOLO หรือ COCO แล้วป้อนผลลัพธ์เข้าโหนดฝึกโมเดลในโปรเจกต์เดียวกันได้ทันที การแบ่งส่วนภาพด้วยคำสั่งข้อความ (Grounded SAM) ช่วยติดป้ายล่วงหน้าทั้งชุดก่อนที่คนจะเข้ามาตรวจ

  • กรอบล้อมวัตถุ รูปหลายเหลี่ยม และตัวกรองคลาสพร้อมค่าความเชื่อมั่นแยกรายคลาส
  • ตรวจพบ LabelMe ที่ติดตั้งไว้ และส่งงานต่อให้เครื่องมือนั้นหากคุณถนัดกว่า
  • การซ้อนเฟรม การครอบตัดตามวัตถุที่ตรวจพบ และการเพิ่มความละเอียด ล้วนเป็นโหนดในกราฟ
Auto-labelled detections on a street scene
โครงข่ายประสาทเทียม

วาดโครงข่าย แล้วฝึกมันได้เลย

ตัวออกแบบเชิงกราฟิกสำหรับเลเยอร์ MLP และ CNN พร้อมตารางบล็อกแบบ YOLO ที่ส่งออกไฟล์ YAML ตรงตามที่ชุดเครื่องมือฝึกโมเดลต้องการ โหลดน้ำหนัก .onnx หรือ .pth ประมวลผลบน GPU และทำควอนไทซ์เป็น INT8 สำหรับเป้าหมาย STM32

  • ONNX Runtime ทำงานบน CUDA และถอยไปใช้ CPU อัตโนมัติเมื่อไม่มี GPU
  • โหนดตรวจจับ แบ่งส่วนภาพ ท่าทาง ความลึก ตรวจจับความผิดปกติ และ OCR
  • สตูดิโอการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง พร้อม 12 วิธีคลาสสิกสำหรับปรับค่าพารามิเตอร์
MLP designer CNN block designer
การควบคุม

ผลลัพธ์ต้องสั่งให้บางอย่างเคลื่อนไหวได้

ระบบวิชันที่สั่งงานอะไรไม่ได้ก็เป็นเพียงการสาธิต เชื่อมผลตัดสินไปยังคอยล์ของ PLC แกนขับเคลื่อน ขา GPIO ของไมโครคอนโทรลเลอร์ หรือหัวข้อ MQTT เฟิร์มแวร์สำหรับ STM32 และ Arduino ถูกสร้าง คอมไพล์ และเขียนลงบอร์ดได้จากภายในโปรแกรม

  • PLC: Mitsubishi MC · Siemens S7 · Omron FINS · Modbus TCP · TwinCAT ADS
  • ระบบขับเคลื่อน: แกน GRBL, Modbus และ ADS, soft motion, การสอบเทียบ 9 จุด
  • MCU/FPGA: STM32 (PlatformIO), Arduino (arduino-cli), Verilog (Vivado / Quartus)
Ladder logic editor STM32 firmware studio
IoT และมือถือ

ผลตรวจต้องออกไปจากเครื่อง

ผลตัดสินที่ค้างอยู่ในเครื่องตรวจนั้นไม่ช่วยใครเลย ส่งขึ้น MQTT broker พร้อมภาพเฟรมนั้น ยิง POST เข้า webhook — Telegram, LINE, ThingsBoard หรืออะไรก็ได้ที่อ่าน JSON — หรือจัดหน้าจอมือถือไว้ในตัวออกแบบ แล้วส่งให้พนักงานเห็นเฉพาะไทล์ที่คุณเลือก กดบันทึกแล้วมือถือที่เปิดค้างอยู่จะวาดใหม่ภายในไม่กี่วินาที

  • MQTT publish (ผลตัดสิน คะแนน ภาพ JPEG) และ subscribe — เซ็นเซอร์หรือปุ่มกดสั่งให้ไปป์ไลน์ทำงาน
  • ไทล์ค่าตัวเลข สวิตช์ ปุ่ม และภาพจากกล้อง จัดเป็นแท็บ ติดตั้งเป็น PWA ได้
  • แท็บหน้าจอสะท้อนหน้าต่างแอปไปที่มือถือและส่งการแตะกลับมา — ปกติอยู่แค่ในวง LAN พร้อมโทเคน ส่วนแท็บนั้นต้องใส่ PIN เพิ่ม
Phone dashboard designer

เชื่อมต่อกับอะไรได้บ้าง

ผ่านการตรวจสอบจริงในรุ่นที่ส่งมอบ สิ่งที่ไม่ได้อยู่ในรายการนี้ เราไม่กล่าวอ้าง

กล้องและแหล่งภาพ

  • Hikvision MVS (GigE / USB3)
  • Basler pylon
  • The Imaging Source (GigE)
  • MindVision USB
  • Intel RealSense (colour + aligned depth)
  • RTSP · MJPEG · HLS · HTTP
  • โฟลเดอร์ภาพและไฟล์วิดีโอ

การควบคุมและฟิลด์บัส

  • Mitsubishi MC protocol
  • Siemens S7
  • Omron FINS
  • Modbus TCP / RTU
  • Beckhoff TwinCAT ADS / EtherCAT
  • GRBL motion
  • MQTT · HTTP request

เป้าหมายของโค้ดและเฟิร์มแวร์

  • โปรเจกต์ C++ ที่รันได้ด้วยตัวเอง
  • Python (รันบน Linux ได้)
  • ติดตั้งเป็น EXE แบบไม่มีหน้าจอ
  • STM32 (PlatformIO)
  • Arduino (arduino-cli)
  • Verilog / HLS (Vivado, Quartus)
  • IEC structured text และแลดเดอร์สำหรับ PLC
  • ไลบรารีภาพสำหรับ ARM64, ARMv7 และ Cortex-M ที่ไม่มีระบบปฏิบัติการ

ดาวน์โหลด

ไฟล์ติดตั้งเพียงไฟล์เดียว ส่วนที่เหลือดาวน์โหลดระหว่างติดตั้ง

ตัวติดตั้งสำหรับ Windows

v5.1

ไฟล์ติดตั้งขนาดเล็กสำหรับ Windows 10/11 64 บิต เปิดขึ้นมาแล้วมันจะดาวน์โหลดรันไทม์ที่ต้องใช้เอง

ขนาด
—
วันที่เผยแพร่
—
ดาวน์โหลดตอนติดตั้ง
—
ดาวน์โหลดตัวติดตั้ง
SHA-256 —

ตรวจสอบก่อนติดตั้ง: CertUtil -hashfile <ไฟล์> SHA256

เครื่องต้องต่ออินเทอร์เน็ตระหว่างติดตั้ง ตัวติดตั้งจะดาวน์โหลดรันไทม์หลักขณะทำงาน ส่วนเสริมที่เลือกได้ — สภาพแวดล้อม Python, SDK ของ Halcon และ Hikvision, โมเดล AI ที่ให้มา และ LabelMe — จะยังอยู่บนเซิร์ฟเวอร์จนกว่าคุณจะเปิดใช้ที่ Tools > Components เมื่อติดตั้งเสร็จแล้ว ตัวโปรแกรมทำงานแบบออฟไลน์ได้
ยังไม่ได้เซ็นรับรองโค้ด Windows SmartScreen จะแจ้งเตือนเมื่อเปิดครั้งแรก โปรดเทียบค่า SHA-256 ด้านบนกับไฟล์ที่ดาวน์โหลดมาก่อนจะข้ามคำเตือนนั้น การเทียบค่านี้คือสิ่งที่ลายเซ็นดิจิทัลควรจะให้คุณอยู่แล้ว

ไลบรารีภาพ Cameo

ไลบรารีภาพ C++ ที่ตัวโปรแกรมเองใช้ทำงาน จัดแพ็กมาให้คุณเรียกใช้ในโปรแกรมของคุณเอง โมดูลเหล่านี้ไม่เรียกอะไรนอกจากระบบปฏิบัติการกับรันไทม์ C++ ของไมโครซอฟท์ — ไม่มี OpenCV ไม่มี LibTorch ไม่มี BLAS

Windows x64

—

หนึ่งโมดูลหนึ่ง DLL พร้อมรุ่นไฟล์เดียวที่ตัวเชื่อม C# โหลด, ไลบรารีอิมพอร์ต, เฮดเดอร์ และตัวเชื่อม C# กับ Python

ขนาด
—
จำนวนโมดูล
—
ดาวน์โหลดทุกโมดูล (ไฟล์บีบอัด)
SHA-256 —

Linux x64

—

โมดูลชุดเดียวกันคอมไพล์เป็น .so ด้วย g++ 15 พร้อมเฮดเดอร์และแพ็กเกจ Python ตัวเชื่อม C# โหลดรุ่นไฟล์เดียวของ Windows ดังนั้นบน Linux ทางเข้าคือ C, C++ หรือ Python

ขนาด
—
จำนวนโมดูล
—
ดาวน์โหลดทุกโมดูล (ไฟล์บีบอัด)
SHA-256 —
สิ่งที่คุณต้องเตรียมเอง ไฟล์ license.lic ตอนรัน — ไฟล์เดียวกับที่ปลดล็อกตัวโปรแกรม — บวกกับรันไทม์ Microsoft Visual C++ 2015-2022 x64 บน Windows นอกจากนั้นไม่ต้องการอะไรอีก ไม่มี OpenCV ไม่มี LibTorch ไม่มี BLAS ส่วนตาราง P/Invoke ที่บอกวิธีเรียกฟังก์ชันที่ export ทุกตัวอยู่ในไฟล์บีบอัดแล้ว ที่โฟลเดอร์ csharp/

ไกลกว่า Windows

ไลบรารีตัวเดียวกัน ทำงานบนบอร์ด

ตัวโปรแกรมต้องใช้ Windows แต่ไลบรารีไม่ต้อง โมดูล C++ ชุดเดียวกันคอมไพล์ได้ทั้งบน Linux ฝังตัวบน ARM และบน Cortex-M ที่ไม่มีระบบปฏิบัติการอยู่ข้างใต้ โมดูลเรียกใช้แค่ C runtime เท่านั้น จึงไม่ต้องคอมไพล์ข้าม OpenCV, BLAS หรือ Python มาก่อน

Linux ARM64

—

สำหรับบอร์ด Cortex-A 64 บิตที่รัน Yocto, Buildroot หรืออิมเมจตระกูล Debian — Jetson, Raspberry Pi 4 และ 5, Rockchip, i.MX8 มีไฟล์ .so เฮดเดอร์ และแพ็กเกจ Python ทางเข้าเหมือนรุ่น x64 ทุกอย่าง ในไฟล์มี README เฮดเดอร์ แพ็กเกจ Python cameo และตัวอย่างหกชุดที่แสดงวิธีเรียกใช้จาก Python

ขนาด
—
จำนวนโมดูล
—
ดาวน์โหลดทุกโมดูล (ไฟล์บีบอัด)
SHA-256 —

Linux ARM 32 บิต

—

โมดูลชุดเดียวกันสำหรับ Cortex-A 32 บิตที่มีหน่วยทศนิยมในฮาร์ดแวร์ — i.MX6, Allwinner, อิมเมจ Raspberry Pi รุ่นเก่า มีไฟล์ .so เฮดเดอร์ และแพ็กเกจ Python ในไฟล์มี README เฮดเดอร์ แพ็กเกจ Python cameo และตัวอย่างหกชุดที่แสดงวิธีเรียกใช้จาก Python

ขนาด
—
จำนวนโมดูล
—
ดาวน์โหลดทุกโมดูล (ไฟล์บีบอัด)
SHA-256 —

Cortex-M ไม่มีระบบปฏิบัติการ

สร้างจากในแอป

ไม่มีอะไรให้ดาวน์โหลดที่นี่ แอปสร้างเป้าหมายนี้เอง: เลือกโมดูลที่ไมโครคอนโทรลเลอร์แบบไม่มี OS รองรับได้ แอปจะคอมไพล์สำหรับ arm-none-eabi แล้วลิงก์ไลบรารีแบบสแตติกเข้ากับเฟิร์มแวร์ที่สร้างขึ้น — ขั้นตอนเดียวกับการแฟลช STM32 และ Arduino

รับแอปพลิเคชัน
รุ่นฝังตัวคืออะไร และไม่ใช่อะไร มันคือไลบรารีภาพ — ฟิลเตอร์ เรขาคณิต การวัด blob บาร์โค้ด OCR และโมดูลโครงข่ายประสาท — ที่คอมไพล์มาให้เป้าหมายนั้น มันไม่ใช่ตัวโปรแกรม ตัวแก้ไขโหนด สตูดิโอฝึกโมเดล และผู้ช่วย AI ยังอยู่บน Windows การอนุมานบนบอร์ดเหล่านี้ทำงานด้วย CPU เพราะโมดูลไม่มี CUDA ติดมา ตอนรันทุกรุ่นต้องมีไฟล์ license.lic ไฟล์เดียวกับที่ปลดล็อกโปรแกรม

ขอคีย์เปิดใช้งาน

ตัวโปรแกรมทำงานแบบออฟไลน์ได้ แต่ผู้ช่วย AI ให้สิทธิ์ใช้งานเป็นรายเครื่อง กรุณาติดตั้งก่อน แล้วเปิด Tools ▸ AI Settings คัดลอก Machine ID ที่แสดงอยู่ และส่งมาพร้อมแบบฟอร์มนี้

แสดงอยู่ใน Tools ▸ AI Settings หรือรันคำสั่ง Cameo_Image.exe --ai-check หากยังไม่ได้ติดตั้ง เว้นว่างไว้ได้ เราจะส่งคำแนะนำการติดตั้งไปให้แทน

ใช้เพื่อออกคีย์และดูแลสิทธิ์การใช้งานของคุณเท่านั้น ไม่ส่งต่อให้ผู้อื่น

ความต้องการของระบบ

นี่คือความต้องการของตัวโปรแกรมบน Windows ไม่มีรุ่น macOS และรุ่น Linux ของตัวโปรแกรมยังไม่ปล่อย ส่วนที่ออกไปนอก Windows ได้คือไลบรารีภาพ

รายการ ขั้นต่ำ แนะนำ
ระบบปฏิบัติการ Windows 10 แบบ 64 บิต Windows 11 แบบ 64 บิต
ซีพียู 4 แกน สถาปัตยกรรม x86-64 8 แกนขึ้นไป
หน่วยความจำ 8 GB 16 GB ขึ้นไป
การ์ดจอ ไม่จำเป็น — การประมวลผลจะถอยไปใช้ CPU NVIDIA RTX 3060 ขึ้นไป พร้อมไดรเวอร์รุ่นใหม่
พื้นที่ดิสก์ ว่าง 30 GB (SSD) ว่าง 60 GB สำหรับชุดข้อมูลและไฟล์บันทึกภาพ
ตัวติดตั้งดาวน์โหลดให้ Visual C++ x64 runtime, Microsoft Edge WebView2, ไลบรารี CUDA และ cuDNN, PyTorch, OpenCV, ONNX Runtime และสภาพแวดล้อม Python ที่มากับโปรแกรม ตัวติดตั้งดาวน์โหลดให้ทั้งหมด ไม่ต้องติดตั้งเอง แต่เครื่องต้องต่ออินเทอร์เน็ตระหว่างติดตั้ง

คำถามที่พบบ่อย

จริง ๆ แล้วต้องดาวน์โหลดเท่าไร?

ตัวไฟล์ติดตั้งเองมีขนาดเล็ก ขนาดและค่าแฮชที่แน่นอนอยู่บนการ์ดดาวน์โหลดด้านบน ระหว่างติดตั้งมันจะดึงรันไทม์หลัก ได้แก่ CUDA และ cuDNN, PyTorch, OpenCV ที่รองรับ GPU, ONNX Runtime และสภาพแวดล้อม Python เต็มรูปแบบ ตัวเลขนั้นก็อยู่บนการ์ดเช่นกัน ส่วนเสริมที่เลือกได้จะดาวน์โหลดภายหลังที่ Tools > Components และดาวน์โหลดเฉพาะรายการที่คุณเปิดใช้

ต้องมีคีย์ถึงจะใช้โปรแกรมได้หรือไม่

ไปป์ไลน์งานวิชันทำงานได้โดยไม่ต้องมีคีย์ มีเพียงผู้ช่วย AI เท่านั้นที่ให้สิทธิ์เป็นรายเครื่อง คุณส่ง Machine ID ที่โปรแกรมแสดงมาให้เรา แล้วรับคีย์ที่ผูกกับเครื่องนั้นกลับไป คีย์ที่ออกให้เครื่องหนึ่งจะใช้กับอีกเครื่องไม่ได้

ไฟล์ที่ดาวน์โหลดมีลายเซ็นดิจิทัลหรือไม่

ยังไม่มี ใบรับรองสำหรับเซ็นโค้ดอยู่ระหว่างดำเนินการ ระหว่างนี้กรุณาตรวจสอบค่าแฮช SHA-256 ที่ประกาศไว้ข้างปุ่มดาวน์โหลด ซึ่งตรวจจับไฟล์ที่ถูกแก้ไขหรือดาวน์โหลดไม่ครบได้แน่นอนไม่แพ้กัน

ไฟล์โปรเจกต์เป็นรูปแบบใด

โปรเจกต์บันทึกเป็นไฟล์ .json ธรรมดา ประกอบด้วยโหนด พารามิเตอร์ และเส้นเชื่อม เปิดอ่านด้วยโปรแกรมแก้ไขข้อความใดก็ได้ และนำเข้าระบบควบคุมเวอร์ชันได้ง่าย ส่วนนามสกุล .mcameo ที่คุณอาจพบเห็นคือคอนเทนเนอร์เก็บเทนเซอร์สำหรับน้ำหนักโมเดล ไม่ใช่ไฟล์โปรเจกต์

ถ้าไม่มี GPU จะใช้งานได้ไหม

ได้ การตรวจจับและการแบ่งส่วนภาพจะถอยไปใช้ CPU โดยอัตโนมัติ แต่ความเร็วจะต่างกันมาก โมเดลขนาดใหญ่ที่รันบน CPU เหมาะกับการทดสอบเท่านั้น ไม่พอสำหรับจังหวะการผลิตจริง

มีรุ่นสำหรับ macOS หรือ Linux หรือไม่

ไม่มีรุ่น macOS และตัวโปรแกรมเองก็ยังไม่มีรุ่น Linux ส่วนไลบรารีภาพ C++ นั้นต่างออกไป — คอมไพล์สำหรับ Linux ได้ และไฟล์ .so อยู่ในส่วนดาวน์โหลดด้านบน สำหรับไปป์ไลน์ วิธีที่ใช้ได้จริงในตอนนี้คือส่งออกเป็น Python หรือ C++ จากโปรแกรมบน Windows แล้วนำไปรันบนเครื่องปลายทาง

มีส่วนไหนรันบนบอร์ดฝังตัวได้บ้าง

ไลบรารีรันได้ มันคอมไพล์ได้ทั้ง Linux ฝังตัวบน ARM 64 บิตและ 32 บิต และ Cortex-M ที่ไม่มีระบบปฏิบัติการ งานตรวจสอบจึงรันบนตัวอุปกรณ์ได้เลย — หัวข้อระบบฝังตัวด้านบนบอกว่าแต่ละเป้าหมายมีอะไรบ้าง ส่วนตัวโปรแกรมยังอยู่บน Windows คุณสร้างและฝึกโมเดลที่นั่น แล้วให้บอร์ดรันไปป์ไลน์ที่ส่งออกมา หรือรันโปรแกรมของคุณเองที่เรียกไลบรารีนี้

ต่อไปป์ไลน์แรกคืนนี้

ตัวติดตั้งขนาดเล็กสำหรับ Windows 10 และ 11 มันดึงรันไทม์ที่จำเป็นระหว่างติดตั้ง จากนั้นทำงานแบบออฟไลน์ได้

ดาวน์โหลดสำหรับ Windows ขอคีย์เปิดใช้งาน