darknet模型训练

前言

k210现在支持的主流模型是kmodel，在rtos下也可以使用tflite，之前的版本使用的是一个叫model compiler的转换工具，通过它转换成c语言，在maix的c语言人脸识别demo中使用过，我找了好久这个工具，终于找到了github网址，却显示404，勘智官方已经放弃，估计现在主推应该是kmodel
kmodel可以通过堪智的nncase工具转换nncase，maix在其上做了改进MAIX工具
说一下官方的nncase，如果是使用的micropython最好使用0.1.0rc5版本，0.2的版本会出现一些错误，而maix推出的也是在0.1.0rc5版本上进行了封装。
如果你想在k210上运行神经网络，你需要kmodel格式的模型，但是这样的模型怎么获取呢?
下面为nncase0.2支持的算子

这里我们需要转换为tflite模型，而tflite模型是tensorflow在移动端的模型，darknet并不能直接转换为tflite，我们需要一个工具-darkflow

darkflow安装

首先下载darknet的源码
git clone https://github.com/thtrieu/darkflow.git

如果使用linux系统，由于文件原因会报错，参考网上方法：在安装之前，打开darkflow根目录下darkflow/utils中的loader.py，将其中121行中的self.offset由16改为20：
self.offset = 20

darkflow需要以下的支持，如果没有安装可以使用pip进行安装
Python3, tensorflow 1.0, numpy

然后在darkflow文件夹下进行编译和安装

python3 setup.py build_ext --inplace

pip3 install -e .

如果显示这样便是安装成功

转换pb文件

darknet训练完成后会在backup文件夹下生成final.weight文件，将final.weight文件和cfg文件移动到darkflow文件夹下

修改labels.txt，将里面的种类数改为自己的种类数

使用命令将weights文件和cfg文件转换为pb文件

flow --model fruit.cfg --load  fruit_final.weights  --savepb

转换之后会显示网络结果

如果提示没有安装tensorflow，可以使用pip安装1.14版本

ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow'
pip install tensorflow==1.4

这时在built_graph下会生成pb文件

默认网络输入为input，输出为output
到此就已经获取pb文件了，然后可以使用maix工具转换为tflite了
具体如何转换为kmodel，我将在下一篇中讲

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