通过前面的学习，我们会发现只要有训练好的模型，博派可以识别任何物体。
那这些模型从何而来呢？
打开https://www.maixhub.com/
这是Maixduino官方的一个模型网站，里面有很多现成的模型可以下载到博派的板子里直接用。

该网站暂时可以下载的模型不多，但是该网站支持个人训练的模型上传
随着使用的人越来越多，相信未来会有很多模型可以在该网站上下载。
该网站还支持在线训练模型，只要你准备好自己的图片集和标注集，上传之后它就会帮你训练好，然后你下载好训练的模型就可以直接用了。

虽然可以找到别人训练的模型，但是有时候无法满足我们的个性需求，这时候就要求我们自己训练模型。
但是模型该如何训练呢？
本节就来讲如何训练模型，这里要请出一个超级大神-广东省中山市三乡镇新圩小学袁运强老师。

就是上图中最右边的很帅的老师。
他做的事情也非常帅。
原本YOLO训练模型是一件很难的事情，要装很多的Python库，要用代码进行，这对于很多人来说难度太大了，而袁老师将这一切工作做成了一个软件，只需要点点鼠标就可以训练YOLO模型，小学生都可以独立操作，这实在是太酷了。
袁老师在论坛有发帖，介绍他的软件如何训练模型，大家可以移步去看看。
https://mc.dfrobot.com.cn/thread-307554-1-1.html
软件的获取：
大家关注袁老师微信公众号“Import 创客”，回复：“Mx3“即可获得下载链接。
下面我将详细的为大家介绍如何利用袁老师的软件训练模型。
步骤1获取图片



我们要训练一个模型，必须给软件足够多的图片让其学习。
以口罩识别为例，我们必须准备最少６０张以上戴口罩（最好各种颜色各种款式的口罩都有）的图片和至少６０张没戴口罩的图片。
然后对这些图片进行标注，最后让机器去学习，图片越多识别率越高，当然工作量也越大。
获取图片的方式有两种：
第一种：自己用手机或相机拍摄。
第二种：上网下载。
第一种我们这里不讲，重点讲讲第二种。
袁老师的软件里有一个专门上网爬图片的软件，可以直接拿来用。

设置好关键词，保存位置，数量点击下载即可。
另外我自己也做了一个小工具，既然袁老师有了为什么我还要做呢？
因为图片下载后还要进行处理，我的小软件就是处理这个的。
我的小工具比较简陋，一切以实用为主。文章最后有下载
打开如图所示

点击爬虫，打开软件如下，用法和袁老师的软件一样，只是多了一个从哪个网站爬取图片，默认是百度。

要注意爬取图片的时候关键词设置很重要，以苹果为例，它会将苹果手机也爬下来，因此我们要设置多个关键词。比如水果　苹果

设置好关键词之后，再看，这才是我们需要的

步骤2处理图片

图片准备好了，还不能就这样直接给软件去学习，需要对图片进行处理。
第一：处理好文件名。
第二：处理好大小。
我们要将所有的图片都放到同一个文件夹下，因此我们需要对图片进行改名。

新建一个文件夹命名为images,将香蕉和苹果的图片重命名之后，一起复制到images文件夹下。

接着要将这些图片设置好大小，YOLO训练的话最好是正方形，建议设置为２２４＊２２４
太大了训练起来非常慢。


步骤3标注图片



图片处理好之后，接下来就要标注图片了。
新建一个文件夹fruit，然后将images文件夹复制进去。在fruit下新建一个文件夹xml
打开袁老师的软件，找到lableimg

第一步：更改图片所在位置。
第二部：更改标签所在位置。

第三步：标注图片
第四步：保存标注
第五步：下一张

步骤4开始训练



所有图片都标注好了，就可以开始训练了。
打开袁老师的软件，先择物体识别，具体操作步骤如下：

训练的时间几个小时到几十个小时不等，根据电脑性能而定，建议用GPU进行训练。
训练好之后的模型文件是这样的

我们还需要转换一下，在刚才训练模型的界面，有一个模型转换

设置好模型的路径和保存的路径，量化图片路径选择images文件夹即可，点击转换
几分钟之后就生成了一个kmodel模型，这就是我们需要的。
至此模型训练完成。
最后再次感谢袁老师，为人工智能教育普及所做的贡献。

如果你的机器比较慢，也可以将我们整理好的图片集和标注集发送到https://www.maixhub.com/mtrain.html，借助其强大的机器算力帮我们训练。
附件

YOLO Tools.rar