Openmv ニューラル ネットワーク
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序文
openmv4plus はニューラルネットワーク学習を実行し、ターゲット検出を実現することができ、以前に K210 ターゲット検出とターゲット検出のための機械学習を学習しました。今すぐオブジェクト検出に openmv4plus を使用してください。
学習する前によく理解しましたが、openmv はターゲット検出に非常に便利です。
1. クラウドトレーニング
URL：インパルスURL
2. 操作手順
1. データセットの収集
データ セットを保存する新しいフォルダーを作成します。
新しいフォルダーを作成し、データ セットを収集するカテゴリ名を入力します
。収集が完了すると、対応するフォルダーにデータ セットが表示されます
2. データセットをアップロードする
API キーを使用してアップロードできますが、コンピューターのファイアウォールをオフにする必要があります。オフにしないと、エラーが表示されます。ここでは別のアップロード方法を示します。
まず、[データ取得] を選択し、[収集されたデータ (既存データのアップロード)] の左側にある矢印をクリックします。
対応するファイルを選択し (Ctrl+A ですべて選択)
、[ラベルを入力] を選択し、分類するカテゴリの名前を入力します (トレーニング モデルには 2 つ以上のカテゴリが必要であることに注意してください)。カテゴリが多い場合は、1 つずつアップロードします
。一度に。
3. トレーニングモデル
1. モデルを作成する
インパルス設計 - インパルスの作成をクリックし、図に従って構成を選択します
2. パラメータの生成
3. トレーニングを開始する
これらの設定はデフォルトで設定できます。もちろん、学習ラウンドが多いほど良いです。トレーニング プロセス中、トレーニング効果が良好な場合、IMPULSE プラットフォームは過剰学習を防ぐためにトレーニングを自動的に停止します。
4. モデルのテスト
5.モデルをエクスポートする
6. 効果試験
エクスポートされたファイルを openmv にコピーし、
PY ファイルを実行します
要約する
Openmvを使ったニューラルネットワークの学習モデルはおそらくこれらであり、方法は非常に簡単です。