NN 规范

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神经网络模型文件

每个 AI 模型都使用 .mud 文件进行描述，这是一种 INI 格式的文件。

MUD（Model Universal Description，模型通用描述）文件是一种简单的模型描述格式。

创建这个文件的原因在于，各种硬件平台的模型格式不同，无法直接加载，我们需要编写多种不同的代码来加载模型。而现在使用 MUD 文件，只需在其中写入模型信息，即可简化模型加载过程。

MUD 文件定义如下：

[basic]
type = cvimodel
model = model_path_relative_to_mud_file

[extra]
model_type = classifier
input_type = bgr
mean = 103.94, 116.78, 123.68
scale = 0.017, 0.017, 0.017
labels = labels.txt

basic 部分是必需的，extra 部分是可选的。

• basic 部分描述了模型的类型和模型路径。

  • type 表示模型类型，目前支持 MaixCam 的 cvimodel 类型。
  • model 表示模型的相对路径，相对于 MUD 文件所在位置。

• extra 部分描述了模型的额外信息，应用程序可以通过 model.extra_info() 方法获取。

  • model_type 表示模型的功能类型，如 classifier（分类器）和 yolov2（目标检测），此项为可选。
  • input_type 表示模型的输入类型，如 bgr 和 gray（灰度图），此项为可选。
  • mean 表示模型输入的均值，此项为可选。
  • scale 表示模型输入的缩放比例，此项为可选。
  • labels 表示模型标签文件的路径，此项为可选。

当前 MaixCDK 支持的模型类型：

• classifier
• classifier_no_top
• yolo11
• yolov8
• yolov5
• pp_ocr
• retinaface
• nanotrack
• face_detector
• speech
• 以及更多类型，详情请参考 components/nn/include 源代码，并搜索 model_type 关键字查看 load 方法。