学习记录之星瞳检测交通标志1

使用edge impulse在线训练

用的FOMO的好处是他能快熟速区分几个大小相识的物体。

步骤：

1、采集并上传图像数据集

采集数据：收集交通路标图，网上下载的。

星瞳的GitHub里也有，都是jpg图片。我都没找到星瞳的GitHub在哪儿，找客服要的网址。但我不太会下载，也有可能网不好，那个GitHub里的压缩文件老出错，老说被损坏，解压后也缺东西。也可以用kaggle，但这个网站不能直接下载，需要用VPN下载登录，显示验证码才可以注册(我就卡在这儿了)。还可以在网上下载，如CSDN，百度…，CSDN大多都要钱。网上下载了一个，里面大多都是实景的路标，那种路上拍的(图标非常小，又杂；背景多)，里面好像有txt、xml的。我也没用这个，没仔细研究呢。我用的是星瞳GitHub下载的，在里面挑了些用(前面说了，下载的有问题)。而且图片数量少可能导致模型准确率不高，一种标志最好100张图片左右。

2、标注目标

这个在edge impulse里弄，需要自己用方框标出你要识别的对象(名字)

3、训练

按着那个视频显示的循序来就可以，没啥要点

4、测试模型

5、部署

挺简单的用edge impulse，按着那个操作循序选择你要进行的操作就行。最后它会给你下载个zip

解压缩后里面有三个文件.py,.txt,.tflite。.py是Python文件，就是代码；.txt文件里的是你的标志分类，还有背景，就个名称就没了；.tflite这个不知道是啥。

连接上它的那个芯片后会弹出一个U盘，然后把这三个文件复制进去。接着打开IDE，开始识别。这里要注意，如果没把那三个文件放入U盘会提示出错。

然后就没了。

他这个就是能在一张图片中找到你的目标物，会在下面给出你一个这个目标物的坐标(也有自己定的名字)。就是和我想要的不太一样。我要的是：给他一张图，里面有目标物，他识别到，然后就给你一个提示框，里面写着这是啥。可能他这个IDE有局限吧，或者我可以把它连接到QT上。

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