Ik help je graag een geoptimaliseerd TensorFlow-model te ontwikkelen voor Edge AI op jouw ARM Cortex-A72 apparaat. Hier is een stappenplan: 1. **Modelselectie & Optimalisatie** - Gebruik MobileNetV2 (jouw huidige keuze) maar pas de breedte multiplier aan naar 0.35-0.5 - Overweeg EfficientNet-Lite (speciaal gemaakt voor Edge devices) - Quantiseer het model naar INT8 voor 4x kleinere grootte en betere latency 2. **Specifieke Optimalisaties** ```python import tensorflow as tf import tensorflow_model_optimization as tfmot # Pruning toepassen prune_low_magnitude = tfmot.sparsity.keras.prune_low_magnitude # Quantization-aware training quantize_model = tfmot.quantization.keras.quantize_model ``` 3. **Training Optimalisatie** - Gebruik progressive resizing (begin met lage resolutie) - Pas transfer learning toe met plant-specifieke dataset - Gebruik agressieve data augmentation 4. **Conversie voor Edge** ```bash # Converteren naar TensorFlow Lite converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model) converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT] converter.target_spec.supported_types = [tf.int8] tflite_model = converter.convert() ``` 5. **Hardware-specifieke Optimalisatie** - Gebruik ARM NN of TensorFlow Lite delegate voor Cortex-A72 - Optimaliseer voor NEON SIMD instructies - Configureer thread instellingen voor quad-core 6. **Groottebeperking** - Beperk input size tot 160x160 of 192x192 pixels - Reduceer aantal classes indien mogelijk - Verwijder onnodige lagen uit de feature extractor Verwachte resultaten: - Modelgrootte: ~12-18MB (ruim onder 200MB) - Latency: ~30-45ms op Cortex-A72 - Nauwkeurigheid: 90-92% met goede dataset Extra aanbeveling: Overweeg TensorFlow Lite Model Maker voor automatische optimalisatie specifiek voor plantclassificatie.