筆者曾經介紹過 Teachable Machine 線上模型訓練工具，可以訓練影像分類的模型。但如果初學者想要訓練物件偵測模型，則筆者則推薦使用 Azure Custom Vision 了！ 做為微軟 Azure 雲端服務旗下的一員，強大的功能與整合能力自然是不在話下，它允許開發人員訓練自己的機器學習模型，包括常見的影像分類 Image Classification 與物件檢測 Object Detection 等模型。而 Azure Custom Vision 的主要特點包括：可以使用自己的影像資料集訓練模型、無需機器學習專業知識也可以建立和部署自己的模型、提供免費且容易使用的網頁操作介面等。
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SensiML 是一個 IoT 機器學習解決方案供應商，提供數種不同的軟體用以擷取資料、建立模型與測試驗證。由於其提供的軟體功能完整使用便利，並且能佈署 TinyML 模型在多種不同的中低階微控制器上，也能彈性搭配各類感測器（如 IMU、麥克風等）進行收集資料，不管是在商業開發或社群上都備受好評。
在樹莓派引領單板電腦崛起之時，市場上充斥不少與樹莓派體積相同的類似產品，來自於深圳的 Orange Pi 團隊便是其中之一，2005 年迄今已將近十年仍不斷推出新的開放硬體，而 Orange Pi 5 Plus （以下簡稱 OPi 5+）則是其最新世代的產品。
Seeed Studio 推出的 XIAO（小）系列開發板，形同其名尺寸相當小巧，全系列尺寸皆僅 21 x 17.5 mm，比一個十元硬幣都還要小！(°ﾛ°٥) XIAO 系列有多種 MCU 可以供選擇，包含 SAMD21、ESP32-C3、RP2040、nRF52840 等，其中最讓筆者驚豔的則是 XIAO nRF52840 Sense 這塊開發板了！原因在於其硬體規格和 Arduino Nano 33 BLE Sense 相當接近，同樣具備 IMU 與麥克風但價格僅為後者的四成！這也代表了只要花費更少的錢，就能玩到使用 Arduino Nano 33 BLE Sense 的 TinyML 專案了！
研揚（AAEON）在 2016 年推出第一片 UP Board，大小與樹莓派相同但核心使用 Intel ATOM 系列嵌入式系統處理器，還可以安裝 Windows 作業系統，體積小巧但卻用上 x86 CPU 可說是相當新奇，筆者那時也入手了一片來把玩。其後 UP 這品牌陸續研發了不同尺寸大小與性能的 UP Board 開發板，推向 Maker 圈讓玩家有更多不同的選擇，並以「Bridge the gap」作為口號，讓所有小型開發者都有機會切入到工控領域。而我們今天要來開箱測試的則是今年 2023 最新推出第三世代的 UP Squared PRO 7000（以下簡稱 PRO 7000），並且運行 OpenVINO Notebooks 來測試 AI 運算的效能。
本篇文章就使用研揚的 UP Squared Pro 7000 Edge 來進行實測，測試的重點主要會放在製作一台簡單的模型自駕車為主，運用 YOLOv8 Instance segmentation 的模型，來分割攝影機拍攝到的畫面，找到道路上的一些特徵，作為自駕車行進方向的依據。過程中會透過OpenVINO 加速後，加強模型推論的效率，讓自駕車運行得更順暢。