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hockel 发表于 2020-4-23 20:48:00

【MaixPy教程】用maixHub训练模型进行开源硬件识别

## 【MaixPy教程】用maixHub训练模型进行开源硬件识别

【MaixPy系列教程：】
+ [【MaixPy教程】用maixHub训练模型进行开源硬件识别](https://mc.dfrobot.com.cn/thread-304993-1-1.html)
+ [【MaixPy 教程】用mixly玩转K210——口罩识别](https://mc.dfrobot.com.cn/thread-305026-1-1.html)
+ [【MaixPy教程】用mixly玩转K210——调用AI-OneNET API实现车牌识别](https://mc.dfrobot.com.cn/thread-305038-1-1.html)
+ [【MaixPy 教程】用mixly玩转K210——人脸追踪](https://mc.dfrobot.com.cn/thread-305097-1-1.html)
+ [【MaixPy 教程】用mixly玩转K210——20类对象检测](https://mc.dfrobot.com.cn/thread-305125-1-1.html)
+ [【MaixPy 教程】用mixly玩转K210——一键本地模型训练](https://mc.dfrobot.com.cn/thread-305291-1-1.html)
+ [【MaixPy 教程】用mixly玩转k210——MixNo通过TCP/IP与掌控板进行通讯](https://mc.dfrobot.com.cn/thread-305317-1-1.html)

## 前言
年前参加了dfrobot的活动：**DF冬季AI挑战赛**有幸进入第二轮，大方的木子给了200的优惠券。在逛了DF商城时候无意间发现了一个宝贝：(https://www.dfrobot.com.cn/goods-1993.html)！又有液晶屏和摄像头！！**难道它不香吗？现在想想它是真的香**
它是基于k210 AI芯片，作为核心处理单元，k210带独立FPU的双核处理，64位的CPU位宽，8M的片上SRAM，400M的可调标称频率，支持乘法、除法和平方根运算的双精度FPU，在AI处理方面k210可进行卷积、批归一化、激活、池化等运算。也可以进行语音方向扫描和语音数据输出的前置处理工作，可实现人脸检测，语音识别，颜色、物体识别，MNIST手写数字识别，Feature map显示，tiny yolov2 20分类等多种功能。
**什么是K210 AI芯片呢？**可以看一下大神稚辉君的帖子：[嵌入式AI从入门到放肆【K210篇】-- 硬件与环境 ](https://mc.dfrobot.com.cn/thread-299778-1-1.html)想要详细了解MaixPy的资料可以查看：[矽速科技官网](https://www.sipeed.com/)
**好了废话不多说了，开始本次的教程**
## 硬件准备
+ 刷入MaixPy的最新固件的K210开发板这里推荐(https://www.dfrobot.com.cn/goods-1993.html)
+ 一根TypeC数据线
+ TF卡及读卡器

## 准备数据集
1、用手机拍摄我们的arduino、microbit、掌控板、树莓派的图片（ps:识别的准确定和我们的数据集的大小有关）：
## 数据集处理
将图片数据集按分类保存为单独的文件夹, 子目录的名字为最后生成label的名字。
**注意：分类文件夹数量要大于 2个！**
例如:
```
数据集文件目录结构
   |-Dir_name
   |-Class_1
       |- pic01.jpg
       |- pic02.jpg
       |- pic03.jpg
      |-Class_2
       |- pic01.jpg
       |- pic02.jpg
       |- pic03.jpg
```
2、使用转换工具处理文件夹
工具下载地址:[预处理软件](https://cdn.sipeed.com/donwload/12kj346465hjkv68g7c/DataAssitantV1.0.zip?attname=)
1.将预处理软件下载完成之后，解压后点击.exe文件即可使用
选择文件夹确定即可
选择我们准备好的数据集
执行完成后会生成zip文件(这个之后我们在模型训练的网站上会有用到)
**注意:
建议的图片分辨率 224*224, 上传之前可以使用工具批量转换一下
每个分类不要低于40张图片，否则无法开始训练
数据集压缩后大小不超过20M
子目录名不能使用汉字， 否则生成的label无法显示**
## 训练模型
### 获取机器码
1、下载key_gen固件 (https://en.bbs.sipeed.com/uploads/default/original/1X/bca0832bed92a1ada63bd05327688784e2ef14d1.zip)
2、下载kflash-gui[ kflash-gui](https://github.com/Sipeed/kflash_gui/releases)   
3、使用kflash-gui 烧录 key_gen 固件
4、打开串口终端（Xcom）， 重启开发板， 可以看到打印出的机器码。
```
Please Send Bellow Data to Sipeed --> support@sipeed.com:
​
6f80dccbe29**********cc7e9d69f92
​
Generate key end
​
其中 6f80dccbe29**********cc7e9d69f92 就是对应开发板的机器码
```
***警告：由于需要进行模型加密，key_gen.bin将永远关闭JTAG端口，并写入一次性AES KEY，请确认后再进行烧录。***
## 提交训练任务
1、打开(https://www.maixhub.com/index.php/index/mtrain/index.html)并创建一个任务
**在填写邮箱处填写接受模型的邮箱在填写机器码处填写机器码**
2、上传数据集，选择我们前面准备好的数据集
3、进行数据训练，训练的时间和我们的数据集大小有关
训练好后，我们的邮箱会接受的我们的训练模型：
这里可以看到我的准确度还是比较低的。我们下载并解压下来可以看到下面这个文件：
里面有我们的的数据模型，和我们模式的一些准确度、损失度等信息
## 烧录模型到flash
模型有两种使用方式， 可以使用sd卡或烧录flash的方式来运行模型脚本。
### 使用sd卡
```
1、烧录最新Maixpy固件
2、将邮件中的zip 解压
3、将所有文件放到sd卡根目录
4、将sd卡插到开发板上， 重启开发板
```
### 烧录模型到flash
1、打开 kflash-gui, 选择解压出的kfpkg文件（模型内自带maixpy 固件，不需要单独烧录）

## 程序的编写
在邮件中的训练模型解压文件中，有boot.py，就是我们的识别模型程序了，我们现在用(http://dl.sipeed.com/MAIX/MaixPy/ide/)打开（具体使用操作及相关API文档可以[参考官方wiki](https://maixpy.sipeed.com/zh/)）：
```
# refer to http://blog.sipeed.com/p/680.html
import sensor, image, lcd, time
import KPU as kpu
lcd.init()
lcd.clear()
#lcd.mirror(1)
try:
    img = image.Image("/sd/startup.jpg")
    lcd.display(img)
except:
    lcd.draw_string(lcd.width()//2-100,lcd.height()//2-4, "Error: Cannot find startup.jpg", lcd.WHITE, lcd.RED)

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.set_windowing((224, 224))
sensor.set_vflip(0)
sensor.set_hmirror(0)

sensor.run(1)
f=open('/sd/labels.txt','r')
labels=f.readlines()
f.close()
task = kpu.load('/sd/f1ba58e5f3d2011d3320a4fd0cd2ca69_813835c56cbfc4cfaf63052b70ba2c6e.smodel')
lcd.clear(0xFFFF)
clock = time.clock()
while(True):
    img = sensor.snapshot()
    clock.tick()
    fmap = kpu.forward(task, img)
    fps=clock.fps()
    plist=fmap[:]
    pmax=max(plist)
    max_index=plist.index(pmax)
    a = lcd.display(img, oft=(48,0))
    lcd.draw_string(48, 224, "%.2f:%s                            "%(pmax, labels.strip()))
    print(fps)
a = kpu.deinit(task)

```

## 程序演示https://v.youku.com/v_show/id_XNDY0NTE0MjAwOA==.html

rzyzzxw 发表于 2020-4-24 08:44:56

老铁，看起来很帅啊。

乔誉 发表于 2021-6-4 18:30:02

为什么转换工具出来绝大部分的分辩率是320*240，然后模型训练的时候就报错

34603471 发表于 2023-1-15 18:02:05

学习了，赞一个

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