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【MaixPy教程】利用maixHub训练模型实现开源硬件识别

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简介:
本教程将指导您使用MaixPy和maixHub平台训练自定义模型,以实现对各种物体的有效识别。适合希望在开源硬件上开发视觉AI应用的用户。 【MaixPy教程】用maixHub训练模型进行开源硬件识别 年前参加了DFRobot的活动:DF冬季AI挑战赛,并有幸进入第二轮,获得了200元优惠券。在逛DF商城时无意间发现了一个宝贝——Maix Dock AI开发板!它配备了液晶屏和摄像头,难道不香吗?现在想想它是真的香。 这款开发板基于k210 AI芯片作为核心处理单元,具备独立FPU的双核处理器、64位CPU位宽、8M片上SRAM以及高达400MHz可调标称频率。此外,它还支持乘法、除法和平方根运算的双精度浮点数协处理器(FPU)。在AI处理方面,k210芯片能够执行卷积、批归一化、激活及池化等操作,并能进行语音方向扫描和前置处理工作。

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  • MaixPymaixHub
    优质
    本教程将指导您使用MaixPy和maixHub平台训练自定义模型,以实现对各种物体的有效识别。适合希望在开源硬件上开发视觉AI应用的用户。 【MaixPy教程】用maixHub训练模型进行开源硬件识别 年前参加了DFRobot的活动:DF冬季AI挑战赛,并有幸进入第二轮,获得了200元优惠券。在逛DF商城时无意间发现了一个宝贝——Maix Dock AI开发板!它配备了液晶屏和摄像头,难道不香吗?现在想想它是真的香。 这款开发板基于k210 AI芯片作为核心处理单元,具备独立FPU的双核处理器、64位CPU位宽、8M片上SRAM以及高达400MHz可调标称频率。此外,它还支持乘法、除法和平方根运算的双精度浮点数协处理器(FPU)。在AI处理方面,k210芯片能够执行卷积、批归一化、激活及池化等操作,并能进行语音方向扫描和前置处理工作。
  • MaixHub平台使K210所需的固
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    本简介详细介绍了如何在MaixHub平台上为搭载K210芯片的设备获取并安装必要的固件,以支持机器学习模型的本地训练与部署。 在MaixHub平台上使用K210训练模型所需的固件。
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    本教程提供YOLO算法在个性化手势识别中的实战应用指导,详细讲解如何训练、调整和优化个性化的手势检测模型。适合对计算机视觉感兴趣的开发者学习实践。 本课程主要讲解如何基于YOLO网络的精简版本tiny-yolo训练手势识别模型。内容涵盖图片数据采集、图片标注、网络参数调整、模型训练及测试等多个环节,并向购买课程的同学免费提供项目中使用的已标注的数据集和训练好的模型。 此外,本人后续还将推出一系列相关课程,包括但不限于将手势识别模型、安全帽识别模型以及OpenPose人体姿态识别模型等目标检测与识别技术移植到华为海思3516DV300系列低成本嵌入式板子上。这些课程旨在加速人工智能在实际应用中的落地。 对上述内容感兴趣的同学请持续关注后续更新,若有合作意向或任何疑问也可通过私信方式进行联系。
  • OpenCV车辆
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    简介:本项目致力于开发和优化用于车辆识别的机器学习模型。通过分析大量车辆图像数据,我们旨在提高模型在不同环境条件下的准确性和效率,为智能交通系统提供有力支持。 车辆识别训练模型是一种用于自动识别和分类车辆的机器学习或深度学习模型。该模型通过分析图像或视频中的车辆特征来实现对不同类型的汽车、卡车或其他交通工具进行准确辨识的功能,广泛应用于交通监控、自动驾驶等领域。
  • 使TensorFlow的图像
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    本项目采用TensorFlow框架开发,构建了一个高效的图像识别模型,通过大规模数据集训练,实现了高精度的目标检测与分类功能。 利用别人训练好的模型进行图像识别,可以帮助你快速入门Tensorflow。
  • 基于PaddlePaddle的声纹(V1.0)
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    本项目利用百度PaddlePaddle框架开发了一个声纹识别预训练模型,通过大规模语音数据训练,实现了高精度的说话人验证功能。版本V1.0现已发布。 使用PaddlePaddle实现声纹识别的预训练模型。源码地址在GitHub上的相关仓库里。
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    本项目为基于PyTorch框架开发的声纹识别预训练模型,旨在提供高效、准确的人声验证解决方案。版本1.0现已发布。 基于Pytorch实现的声纹识别预训练模型可以在GitHub上找到相关源码。该模型位于名为VoiceprintRecognition-Pytorch的仓库中的legacy分支里。
  • 车辆的OpenCVcars.xml
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    cars.xml是用于车辆识别任务的预训练OpenCV模型文件。它通过机器学习技术从大量汽车图像中提取特征,能够有效检测视频或图片中的车辆。 在使用OpenCV进行车辆识别时,可以利用预训练的模型文件cars.xml来提高检测效率和准确性。
  • 基于Keras的大规声纹
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    本研究利用深度学习框架Keras开发大规模声纹识别系统,构建了高效的预训练模型,显著提升了语音生物特征的准确性和鲁棒性。 基于Keras实现的声纹识别预训练模型,经过大数据训练。源代码可在GitHub上找到地址为https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition-Keras。不过根据要求要去除链接,因此仅描述该模型是使用Keras框架开发,并且已经通过大量数据进行过训练以提高其性能和准确性。