【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, 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labels.txt  (备用链接) 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[max_index]）

• 显示结果

img = img.draw_string(0, 0, "%.2f : %s" %(pmax, labels[max_index].strip()), color=(255, 0, 0))
lcd.display(img, oft=(0,0))
print(fps)

完整例程看  maixpy_scripts