今日开始学习K210视觉识别模块: 本地模型训练环境搭建

亚博智能      K210视觉识别模块......  

固件库:        canmv_yahboom_v2.1.1.bin

本地训练      Mx_yolo3

 这里就简单地提示一下下载安装哪些软件，然后主要是使用Mx_yolo3 进行本地训练模型的......

本文不用浪费时间看了！ 这次对本地训练出的模型的部署是失败的，

不知道为何，也许是亚博智能固件库对模型的处理导入函数写的与Mx_yolo3 生成的模型不适配？？？

 文章提供测试代码讲解、完整代码贴出、测试效果图、完整工程下载

目录

配置要求：

下载安装的软件：

 Mx_yolov3本地训练自己的模型

 采集图片数据集：

标注处理数据集：

训练模型：

编程导入模型

源代码如下：

修改步骤如下：

 修改后的代码如下：

测试识别效果：

 网上查阅资料贴出：

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配置要求：

win10电脑，最好有显卡GPU,我的配置如下：

下载安装的软件：

这里制作提示要安装哪些软件环境啥的，具体细节省略，下方网上查阅资料标出的文章有具体细节

Mx_yolov3的安装并使用GPU训练_mx yolov3 3.0下载-CSDN博客

 1、Mx_yolov3

 2.CUDA和CUDNN

 3、Python3.7.3

 Mx_yolov3本地训练自己的模型

这里详细讲一下如何使用 Mx_yolov3本地训练自己的模型

就以识别鼠标为例，从获取数据集、标注处理数据集、训练模型、导入模型为顺序讲·

 采集图片数据集：

这里说明必须使用K210来拍摄采集数据图片，并尽可能多的图片

这次我对着鼠标拍摄了58张不同角度的图片，实际为了准确率，这点数据集明显是不够的，

实际最好需要几百张

标注处理数据集：

打开文件夹可以打开采集好的所有数据图片（放在一个文件夹中）

英文输入法下，按‘W’可以与鼠标配合开始绘制标注框图

选择保存文件夹可以将标注好的xml文件选择地方保存好

 这里我将所有图片放在了imagine文件夹中，将标注好的xml文件放在xml文件夹：

训练模型：

将训练图片与标注的俩个文件夹地址选择好，填好参数啥的就能训练了：

等待训练完成后就能导出模型了:

编程导入模型

解压导出的模型压缩包后，只有一个komdel、label是我们需要用到的：

先将mx.kmodel文件复制到SD卡

因为固件库的原因，它的boot代码我们无法使用，但需要打开boot来复制它的anchor内容：

这里我们之前在mixhub网站训练模型的代码来导入使用它的模型：

源代码如下：

import sensor, image, time, lcd, gc, cmath
from maix import KPUlcd.init()                          # Init lcd display
lcd.clear(lcd.RED)                  # Clear lcd screen.# sensor.reset(dual_buff=True)      # improve fps
sensor.reset()                      # Reset and initialize the sensor.
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # Set pixel format to RGB565 (or GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)   # Set frame size to QVGA (320x240)
#sensor.set_vflip(True)              # 翻转摄像头
#sensor.set_hmirror(True)            # 镜像摄像头
sensor.skip_frames(time = 1000)     # Wait for settings take effect.
clock = time.clock()                # Create a clock object to track the FPS.print("ready load model")labels = ["six"] #类名称，按照label.txt顺序填写
anchor = (1.06, 1.22, 1.36, 1.56, 1.75, 2.03, 2.41, 2.88, 3.58, 4.45) # anchors,使用anchor.txt中第二行的值kpu = KPU()
# 从sd或flash加载模型
kpu.load_kmodel('/sd/det.kmodel')
#kpu.load_kmodel(0x300000, 584744)
kpu.init_yolo2(anchor, anchor_num=(int)(len(anchor)/2), img_w=320, img_h=240, net_w=320 , net_h=240 ,layer_w=10 ,layer_h=8, threshold=0.6, nms_value=0.3, classes=len(labels))while(True):gc.collect()clock.tick()img = sensor.snapshot()kpu.run_with_output(img)dect = kpu.regionlayer_yolo2()fps = clock.fps()if len(dect) > 0:for l in dect :a = img.draw_rectangle(l[0],l[1],l[2],l[3],color=(0,255,0))info = "%s %.3f" % (labels[l[4]], l[5])a = img.draw_string(l[0],l[1],info,color=(255,0,0),scale=2.0)print(info)del infoa = img.draw_string(0, 0, "%2.1ffps" %(fps),color=(0,60,255),scale=2.0)lcd.display(img)

修改步骤如下：

根据上面提供的源代码进行修改：

先修改导入模型的名称为刚才训练好的kmodel的名称：

在复制软件训练好的boot.py文件中的anchor数据到代码中

最后复制label的类名称到代码中：

 修改后的代码如下：

import sensor, image, time, lcd, gc, cmath
from maix import KPUlcd.init()                          # Init lcd display
lcd.clear(lcd.RED)                  # Clear lcd screen.# sensor.reset(dual_buff=True)      # improve fps
sensor.reset()                      # Reset and initialize the sensor.
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # Set pixel format to RGB565 (or GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)   # Set frame size to QVGA (320x240)
#sensor.set_vflip(True)              # 翻转摄像头
#sensor.set_hmirror(True)            # 镜像摄像头
sensor.skip_frames(time = 1000)     # Wait for settings take effect.
clock = time.clock()                # Create a clock object to track the FPS.print("ready load model")labels = ["mouse"] #类名称，按照label.txt顺序填写
anchor = (2.71875, 3.578124999999999, 3.1875, 5.125, 2.46875, 3.125, 2.90625, 3.96875, 2.28125, 4.40625) # anchors,使用anchor.txt中第二行的值kpu = KPU()
# 从sd或flash加载模型
kpu.load_kmodel('/sd/mx.kmodel')
#kpu.load_kmodel(0x300000, 584744)
kpu.init_yolo2(anchor, anchor_num=(int)(len(anchor)/2), img_w=320, img_h=240, net_w=320 , net_h=240 ,layer_w=10 ,layer_h=8, threshold=0.4, nms_value=0.3, classes=len(labels))while(True):gc.collect()clock.tick()img = sensor.snapshot()kpu.run_with_output(img)dect = kpu.regionlayer_yolo2()fps = clock.fps()if len(dect) > 0:for l in dect :if l[5]>0.7:a = img.draw_rectangle(l[0],l[1],l[2],l[3],color=(0,255,0))info = "%s %.3f" % (labels[l[4]], l[5])a = img.draw_string(l[0],l[1],info,color=(255,0,0),scale=2.0)print(info)del infoa = img.draw_string(0, 0, "%2.1ffps" %(fps),color=(0,60,255),scale=2.0)lcd.display(img)

测试识别效果：

惨不忍睹的识别效果....不知道是亚博智能有关anchor以及yolov固件库不兼容问题还是什么..

将限制不限制置信度L[5]>0.7的语句删除掉，它甚至能全屏都是mouse：

 网上查阅资料贴出：

关于Mx_yolo3的模型训练详细教程[保姆式教程] DF创客社区

 Mx-yolov3+Maixpy+ K210进行本地模型训练和目标检测-CSDN博客

k210部署自行训练的口罩识别模型_k210固件和亚博固件-CSDN博客