用maixHub訓練<分類>模型-k210
用maixHub訓練<分類>模型-k210 碎碎唸 突然想用k210的優勢來做點什麼，想了想它的優勢在於運算機器 學習和深度學習上很快，加上辨識各種物品等等...，原本官網上 有些人分享了他們自己訓練的模型，但我想了想，總不一直用現 成的吧！所以呢就開始研究如何收集數據集和預處理到把數據送 去訓練成模組。這花了兩天的時間才搞好，所以要先想好要用哪 個流程下去採集數據和訓練，網路上的資料有兩種方式 使用官網的線上模型訓練 使用本地端訓練 原本用在線訓練,但一直不成功,後來想辦法用本地訓練,但是...... 要安裝一堆有的沒的,而且不易成功,後來看官方文件推薦使用開 發板做採集數據,再用官方提供的預處理軟體,封包好再送上去線 上訓練。接下就是我要紀錄官方的方式做訓練模型。 硬體準備>>> Maix Duino(鏡頭和LCD) SD卡 電源線 １＞準備數據集 準備數據集可以採用手機拍照或直接用官方的程式+開發板拍照 我是採用官方的方式,因為拍出來就直接是224x224(這是規定的像素) 另外也要滿足 Maixhub 的要求： 目標分類： 每類圖片數量不低於40張，比如採集 200 張(其實大概100張也可以) 目標檢測： 每類圖片數量不低於100張， 比如採集200張(其實大概100張也可以) 官方採集數據的程式和教程- 如何採集數據 根據你的開發板修改攝像頭和屏幕配置， 比如lcd.rotation 準備一張支持 SPI 模式的 SD 卡， 分區為 MBR （msdos）， 格式化為 FAT32 將目錄下的boot.py文件拷貝到 SD 卡根目錄 開發板斷電， 將SD卡插入開發板 開發板上電， 程序會自動創建一個目錄cap_images_1, 下次上電會創建cap_images_2， 這樣就避免了覆蓋 採集一個分類的圖片 按開發板上的boot按鍵，然後鬆開按鍵來採集一張圖片， 這會將圖片保存到cap_images_1/0/0.jpg， 採集的圖片的名字會自動增長， 比如0.jpg 1.jpg ... 長按boot按鍵切換類別目錄 這會創建一個新目錄，比如cap_images_1/1/, 後面採集的圖片都會被保存到這個新的目錄， 比如cap_images_1/1/0.jpg 開發板斷電...
