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用行空板部署AI判断对错训练模型识别手写体“√”“X” 中等

头像 志学 2023.12.18 485 12

 

一、项目的起源

在学生学习人工智能的过程中,光讲解理论知识很枯燥无味,于是我就设计了一个简单的小项目,让学生能够亲自体验人工智能的数据采集和整理,数据的加工处理和模型的训练,再到智能识别得出结果的整个流程的操作。这就是我今天要给大家分享的手写体“√”“X”的AI识别。

二、项目的原理

将手写体“√”“X”进行图片的采集,利用蒲育平台的训练工具进行训练生成权重模型,再通过蒲育平台的模型转换工具将权重模型文件转换成*.onnx通用格式的文件。最后将生成的通用格式的文件通过Mind+图形化编程软件部署到行空板上,在行空板显示出所识别图片的类别。

三、项目的硬件材料

行空板1块。数据项线用于链接电脑和行空板。

四、项目的制作过程

1.手写体“√”“X”的图片制作和分类。

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将图片数据制作成ImageNet格式数据集。

2.权重模型的训练生成并将训练好的模型文件下载到电脑。

在蒲育平台首页,找到工具—在线工具—创意积木工坊

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点击新建,在扩展里找的AI训练(图像分类)

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打开AI训练工具,修改分类标签分别为“dui”“cuo”,上传相应图片。

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开始训练,训练完可以进行验证,也可以现场打开摄像头采集图片进行训练。

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将训练好的模型文件下载到电脑里保存。

3.将训练好的模型文件转换成通用格式*.onnx。

打开转换模板文件,将训练好保存电脑的权重模型文件上传,按步骤运行模板程序生成新的通用格式的文件。

 

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将文件下载到电脑相应文件夹。

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4.将通用的权重文件部署到行空板。

打开Mind+图形化编程软件,在python模式下加载行空板和安装BaseDeploy库。

 

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打开文件系统,将文件拖入项目中的文件即可,在点击运行的时候Mind+会将项目中的文件里面的所有文件一起上传到行空板的mindplus文件夹中运行。

 

编写程序如下:

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第一个程序是识别测试集里的dui分类的图片,行空板显示“dui”

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第二个程序是识别测试集里的cuo分类的图片,行空板显示“cuo”

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再做进一步改进

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五、总结及展望

本项目初步完成了人工智能图形分类的数据采集、模型训练,模型转换、并能够脱离蒲育平台实现简单应用。由于初次还存在制作过程简单,数据采集量小,成熟度还很低,还有待于进一步改进和完善。本作品由于过于简单应用场景非常有限,今后还要在此基础上进一部扩展功能,适合更多场景应用。

评论

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  • qayz

    qayz2024.02.16

    老师那个BaseDeploy如何安装?

    1
    • 唐僧洗头用飘柔

      唐僧洗头用飘柔2024.02.23

      等1

  • JOVI

    JOVI2024.01.18

    学习学习

    0
    • zhouzhuofeng

      zhouzhuofeng2023.12.31

      很详细的案例,喜欢

      0
      • rzegkly

        rzegkly2023.12.20

        很详细的案例,喜欢

        0
        • DFrksuKVI3G

          DFrksuKVI3G2023.12.20

          模型转换软件,在哪里下载?

          4
          • 志学

            志学2023.12.20

            蒲育平台,搜索那个名称

          • 志学

            志学2023.12.22

            蒲育平台

          • DFrksuKVI3G

            DFrksuKVI3G2024.01.31

            在转换模型和mind+测试遇到问题,怎样能找到你帮忙呢

          • Hxxxx

            Hxxxx2024.02.03

            浦育平台项目里面搜索 模型转换 步骤有提示的

        • 许培享

          许培享2023.12.19

          学习学习

          0
          • easy猿

            easy猿2023.12.19

            0