K210一周速通 | 图像识别模型训练和部署, 视频播放量 5932、弹幕量 7、点赞数 83、投硬币枚数 43、收藏人数 157、转发人数 32, 视频作者 大明学长的单片机, 作者简介 进群,单片机设计:bigming0011,相关视频:K210开发板入门,[maixbit] K210 产品开箱及预览功能,例程源
一般使用tensorflow训练出浮点模型, 再使用转换工具将其转换成K210所支持的Kmodel模型,然后将模型部署到K210开发板上。 一、K210 上的 KPU# K210上的 AI 硬件加速单元取名为KPU,KPU实现了 卷积、批归一化、激活、池化 这 4 种基础操作的硬件加速, 但是它们不能分开单独使用,是一体的加速模块。 所以, 在 KPU...
K210是一款AI芯片，可以用于部署PyTorch模型。您可以参考以下步骤：1. 将PyTorch模型转换为ONNX格式。2. 使用ncnn工具将ONNX格式的模型转换为K210支持的kmodel格式。3. 使用kflash_gui烧写Maixpy固件到0x00000。4. 将kmodel文件拷贝到K210芯片中。5. 使用ModelLoader加载模型并运行。
同时,千帆大模型开发与服务平台还支持与K210等嵌入式AI芯片的无缝对接,使得模型部署更加便捷。 通过云端训练模型并本地部署到K210芯片,可以实现高效的AI应用。K210芯片的低功耗和强大计算能力使其在各种嵌入式场景中表现出色。而千帆大模型开发与服务平台则为用户提供了更加便捷和高效的模型训练与部署体验。 六、总结 ...
基于勘智K210的人脸检测模型的部署与优化,LCD屏幕画分割检测线并显示FPS,本项目在sipeed推出的maixpy平台上实现的demo效果,使用了
简介:在开发板上运行模型1、烧录模型文件到板子使用kflash_gui工具,可以完成这个任务。 垃圾分类模型训练部署教程,基于MaixHub和MaixPy-k210(2):https://developer.aliyun.com/article/1407167 在开发板上运行模型 1、烧录模型文件到板子 使用kflash_gui工具,可以完成这个任务。
K210,yolo,face_mask口罩检测模型训练及其在K210,kd233上部署,前段时间考研,再加上工作,时间很紧,一直没有更新博客,这几天在搞k210的目标检测模型,做个记录,共同学习首先附上github地址,本人自己改的,绝对好用,只要有数据,就能跑通https://github.com/LiuXin
PaddlePi-K210是嘉楠为百度边缘侧应用开发的定制版本，也是首款打通百度PaddlePaddle模型设备端部署解决方案的硬件。开发者不需要硬件更改，使用公版模具就可以一直支持用户做到产品小样阶段，对开发者十分友好。 PaddlePi-K210的核心硬件是由嘉楠自主研发的AI芯片勘智K210。K210内置专门处理视觉任务的计算模块KPU，可以实现...
注意要根据自己的设备选择对应的平台,比如 K210 选择 nncase, 普通没有 NPU 加速的单片机选择 TinyMaix,手机或者浏览器跑则选择 tfjs。分辨率使用默认的 224x224 效果最好,因为迁移训练就是基于一个已经训练过的模型微调训练模型,这个模型默认都是 224x224 下训练的,所以理论上效果最好。
1.yolov3模型训练 2.部署到K210 文章有点长,是因为很细节。 首先建一个新文件夹(要以英文命名)再在文件夹中建如下两个文件夹(images是用来放原照片的,xml是用来放标志后的照片的)。 将要识别的照片原照片放到images文件夹,然后先不要急着去标注,打开yolov3,在工具集中找到 ...