商城网站的设计风格,钟楼做网站,手机网站类型,免费做情网站【K210】K210学习笔记六——MaixHub在线模型训练识别数字 前言K210准备工作数据的获取MaixHub如何在线训练模型训练模型在K210上的测试小结 前言
本人大四学生#xff0c;电赛生涯已经走到尽头#xff0c;一路上踩过不少坑#xff0c;但运气也不错拿了两年省一#xff0c;… 【K210】K210学习笔记六——MaixHub在线模型训练识别数字 前言K210准备工作数据的获取MaixHub如何在线训练模型训练模型在K210上的测试小结 前言
本人大四学生电赛生涯已经走到尽头一路上踩过不少坑但运气也不错拿了两年省一思来想去决定开始写博客将电赛经验分享一二能力有限高手轻喷。 往期的博客讲述了 K210 的感光元件模块 sensor 的配置机器视觉模块 image 中部分函数的使用目前是用 find_blobs 函数实现一些寻找不同颜色的目标点寻找不同颜色的线后面会更新更多 image 模块中的函数使用方法按键、LCD、LED的使用定时器的使用以及串口通信的方法。
sensor 的学习笔记传送门 【K210】K210学习笔记一——sensor image 的学习笔记传送门 【K210】K210学习笔记二——image 按键、LCD、LED的使用 的学习笔记传送门 【K210】K210学习笔记三——按键、LCD、LED的使用 定时器的使用传送门 【K210】K210学习笔记四——定时器的使用 串口通信传送门 【K210】K210学习笔记五——串口通信
串口通信往期传送门 【串口通信】K210与STM32串口通信、K210与OpenMV串口通信
本文着重于如何使用MaixHub平台在线训练模型识别数字。MaixHub平台在近期升级了以前只能将数据包上传训练现在可以直接将图片上传到MaixHub平台使用MaixHub平台打标签然后训练模型并且可以在MaixHub上看到识别的精准度等信息。
K210准备工作
由于K210的RAM只有8M为了让运行的模型可以更大避免出现内存不够的情况需要刷入小一点的固件固件及刷固件工具如下我设置的是0积分免费下载。 固件烧入 将压缩包解压点开kflash文件夹双击运行程序。 在打开的程序中点击打开文件然后选择要刷入的固件。 然后点击下载即可。
数据的获取
数据集可以自行拍照也可以用工具进行爬取这里我说明一下如何用工具进行爬取爬取工具如下。 数据集爬取 将压缩包解压双击运行download程序。 在打开的程序中输入要爬取的图片的主题这里举例数字。然后输入要爬取的数量这里爬取50张。保存地址随意能找得到即可这里选择保存到桌面上的一个新建文件夹。设置完后点击开始下载即可。
MaixHub如何在线训练模型
通过以下链接进入MaixHub在线训练平台没有账号的创建一个账号登录即可。 MaixHub在线训练平台 然后点击模型训练下的试一试。 然后点击创建项目。 项目名称根据个人喜好命名即可这里命名为数字识别项目的类型的图像检测。 然后进入该项目点击数据集创建数据集然后给创建的数据集命名然后点击提交即可。 然后选中该数据集会提示是否确定选择这个数据集点击确定即可。如果要更换数据集再创建一个项目然后绑定另外的数据集就好了。 然后点击采集数据选择图片然后打开刚刚爬取图片的那个文件夹Ctrl A 选中所有图片然后点击打开再点击开始上传即可。 然后点击标注数据即可开始对数据集打标签啦推荐可以先点击一下添加标签然后依次添加需要打的标签这里我是添加了0到9共十个标签。 然后设定一个标签为默认标签然后按键盘的w键在对应的数字上按住鼠标左键进行画框即可按d键可以切换到下一张图片按a键可以切换到上一张图片按s可以保存标签如果你没有按s保存但是按了d或者a切换照片标签会自动保存 然后将所有图片都打上标签就好了 然后点击创建任务按照图中所示配置即可创建任务开始训练了。 如果点击查看文档的话会看到各参数的说明信息。迭代次数是训练的次数这个值越大训练的次数越多MaixHub的上限是200次我这里就设置为200次了。批数据量大小不宜设置过大设置过大可能会导致内存不足这里先设置为4其他的参数默认。 训练完成后就可以在训练记录中看见训练的效果了这里由于我标记的数据集不是很多因此精度会比较差如果要提高精度需要更大量的数据集比如爬取几百张、几千张这里的训练ID是11014在饼图上面可以看见。
训练模型在K210上的测试
点击部署模型根据训练ID找到我们要测试的模型上面的ID是11014因此这里点开11014。 然后点击手动部署下载模型文件可以得到一个压缩包。 将压缩包解压可以得到测试代码的py文件和模型的kmodel文件。 通过读卡器将模型文件复制到SD卡中。 然后将SD卡插入K210。 然后用MaixPy IDE打开测试代码将K210的USB线接入电脑连接运行即可。 如果你想看到识别的数字在图像中的坐标你可以在这个位置加一句print(obj)打印。 可以看到K210可以正确识别到数字6置信概率是0.81。 在串口终端可以看到识别到的6的坐标信息value是置信概率classid是表示识别到的数字在数组labels中的下标。 可以看到6在labels中是第8个数因此数组下标是7也就是说labels[7]就是6。 需要注意的是将6倒置过来可能就会识别成9这个问题暂时我还没好的解决方法。
小结
使用MaixHub平台进行模型训练的教程已经做完了并且也在K210上成功进行了测试。由于我并不是专门学这方面的因此我感觉我这篇教程还写的不是很好有新的心得的话后面我会持续更新的。 下一期主要说怎么将识别到的坐标通过串口通信传输到STM32因为这里用的代码是MaixHub平台提供的我需要将其中用得到的部分加入我之前的代码中然后通过串口通信发送出去主要是为了方便大家使用我想让大家可以轻松的搞应用在各种比赛拿奖总之我的比赛之路是走到尽头了就是想将这些经验传承下去吧下期再见咯
