【新手基础教程】1000 种物体分类模型
## 1000 种物体分类模型可以识别 1000 种物体
## 1. 使用方法
- 使用`minimum`版本固件
- [下载模型文件](https://dl.sipeed.com/MAIX/MaixPy/model), 下载`mobilenet_0x300000.kfpkg`
- 使用`kflash_gui`烧录这个文件到`Flash`， 默认地址是`0x300000`
- 保存文件(https://github.com/sipeed/MaixPy_scripts/tree/master/machine_vision/mobilenet_1000_class/labels.txt)([备用链接](https://en.bbs.sipeed.com/uploads/default/original/1X/d41ad9dfbe01f228abe726986fbf1baf4e288f2e.zip)) 到文件系统，具体方法见入门教程（发挥你的聪明才智）（参考答案：因为内容太多，如果使用 REPL 直接复制粘贴可能数据会出错， 所以要使用 工具传输。最简单的是放到 SD 卡； 如果要放到`/flash`，minimum 可能不支持 IDE， 可以使用`upyloader`发送文件）
- 因为这个模型有`4.2MiB`，比较大，所以使用了`minimum`的固件，同时保证`GC`使用的内存不要太大，可以通过以下方式设置小一点,把内存留给模型使用
```
from Maix import utils
import machine
utils.gc_heap_size(256*1024)
machine.reset()
```
- 导入模型
```
import KPU as kpu
task = kpu.load(0x300000)
```
- 读入 labels
```
f=open('/sd/labels.txt','r')
labels=f.readlines()
f.close()
```
- 初始化摄像头, LCD
可以根据自己的硬件安装情况设置摄像头是否镜像，以及 LCD 是否旋转等
略，请参考前面的教程
- 识别物体
```
fmap = kpu.forward(task, img)
plist=fmap[:]
pmax=max(plist)
max_index=plist.index(pmax)
```
这里把运行的结果转换成了一个`list`对象， 然后找到了最大值的下标， 通过这个下标我们就知道标签名是什么了（`labels`）
- 显示结果
```
img = img.draw_string(0, 0, "%.2f : %s" %(pmax, labels.strip()), color=(255, 0, 0))
lcd.display(img, oft=(0,0))
print(fps)
```
完整例程看(https://github.com/sipeed/MaixPy_scripts/tree/master/machine_vision/mobilenet_1000_class)
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