XEduHub在Mind+中应⽤人体关键点模型

2024-05-281843
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本文介绍了如何在Mind+中使用XEduHub库进行人体关键点模型的推理。首先,通过粘贴链接加载XEduHub积木库;然后,安装xedu-python用户库;接着,上传body.jpg测试图片;最后,编写程序并运行,即可看到人体关键点模型的推理结果。整个过程简单易懂,适合中小学科创活动,无需复杂的环境配置。

一、⽤AI解决问题⼤致可以分为模型训练和模型应⽤两个环节。

1.模型训练是指从收集数据开始,选择后者搭建算法,然后训练出具备某种智能的模型。

2.模型应⽤则是将训练好的模型部署到实际场景中,解决真实问题。

要让⼀个AI模型“变成”⼀个AI应⽤系统,要么将模型放在某个已经编写好的程序中;

要么结合某种编程语⾔,将模型集成到各种程序中。

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⼀般来说,⼀个训练模型的⼯具也会⾃带了推理功能,如在BaseML训练好模型并保存,下次使⽤时以同样的⽅式导⼊BaseML库并载⼊模型进⾏推理即可。另⼀种⽅式是借助⼀些通⽤的模型推理库,

如XEdu⼯具的XEduHub库,⽀持推理各种⼯具训练的模型,此类库的安装⼀般⽐机器学习开发⼯具简单很多。模型训练到应⽤的⼀般流程如图所⽰。

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二、XEduHub在Mind+中应⽤模型

XEduHub是Python环境下的通⽤模型推理库,⽬前⽀持ONNX、pkl两种格式。借助XEduHub,

不需要安装各种深度学习开发环境,尤其适合中⼩学科创活动⸺在⾏空板、树莓派之类的迷你电脑上推理模型。

 

 

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步骤1 安装XEduHub积⽊

1.打开Mind+,右下角扩展,⽤⼾库粘贴链接即可实现积⽊库的加载,(在联⽹情况下,)

链接地址为:

https://gitee.com/liliang9693/ext-xedu-hub

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步骤2 安装xedu-python⽤⼾库

打开库管理,输⼊xedu-python运⾏,提⽰“命令运⾏完成”即可完成Python库的安装。

需要注意的是:在安装过程中,WARNING提醒内容可以忽略;同时,为了获得更稳定、更强⼤的模型部署使⽤体验,需要及时更新xedu-python⽤⼾库。

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步骤3 上传body.jpg测试图片

1.打开Mind+,右上角文件系统,文件系统中添加上传body.jpg测试图片

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步骤4 编写程序

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步骤5 运行结果

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罗罗罗
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