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2023-04-20
| 更新时间 | 负责人 | 内容 | 备注 |
|---|---|---|---|
| 2021年12月2日 | Rui | 初次编写文档 | ---- |
| 2022年12月15日 | Rui | 修改文档的编写方式 | 使用 Jupyter notebook 进行编写文档 |
| 2022年1月18日 | Rui | 修改文档，增加效果图 | 通过测试的平台有 MaixII-Dock，使用的是 MaixPy3 0.4.0 |
| 2022年3月15日 | Rui | 修改了部分 API 的使用方式 添加了 MaixSense 的使用方式 |
一定要将 MaixPy3 升级到 0.4.3 以上 |
运行效果
准备
- 确认 MaixPy3 版本为 0.4.3 以上
- 使用支持 MaixPy3 的硬件平台
- 确认硬件可以正常启动
- 确认烧录最新版本系统镜像
开始进行分类识别
不同的平台使用的模型量化工具不一样，部署的方式是一样的，只是部署的参数有所不同
在 MaixII-Dock 上部署
- 20220113 以后的系统镜像都内置了模型文件
/home/model/ resnet18_1000_awnn.*（可以自行手动转换）
In [1]:
class Resnet:
m = {
"param": "/home/model/resnet18_1000_awnn.param",
"bin": "/home/model/resnet18_1000_awnn.bin"
}
options = {
"model_type": "awnn",
"inputs": {
"input0": (224, 224, 3)
},
"outputs": {
"output0": (1, 1, 1000)
},
"first_layer_conv_no_pad": False,
"mean": [127.5, 127.5, 127.5],
"norm": [0.00784313725490196, 0.00784313725490196, 0.00784313725490196],
}
def __init__(self):
from maix import nn
self.model = nn.load(self.m, opt=self.options)
def __del__(self):
del self.model
print(Resnet)
[ rpyc-kernel ]( running at Wed Jan 19 16:18:45 2022 )
<class 'rpyc.core.protocol.Resnet'>In [ ]:
class Resnet:
m = {
"bin": "/home/model/aipu_resnet50.bin"
}
options = {
"model_type": "aipu",
"inputs": {
"input0": (224, 224, 3)
},
"outputs": {
"output0": (1, 1, 1000)
},
"mean": [127.5, 127.5, 127.5],
"norm": [0.0176, 0.0176, 0.0176],
"scale":[7.539542],
}
def __init__(self):
from maix import nn
self.model = nn.load(self.m, opt=self.options)
def __del__(self):
del self.model
print(Resnet)
In [1]:
import sys
sys.path.append("/home/res/")
from classes_label import labels
from maix import camera, nn, display
resnet = Resnet()
print(resnet.model)
while True:
img = camera.capture().resize(224, 224)
out = resnet.model.forward(img, quantize=True)
msg = "{:.2f}: {}".format(out.max(), labels[out.argmax()])
img.draw_string(0, 0, str(msg), 1, (255, 0, 0), 1)
display.show(img)
Out[1]:
Traceback (most recent call last): File "<string>", line unknown, in <module> Remote.KeyboardInterrupt