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【K210】K210学习笔记六——MaixHub在线模型训练识别数字
- 前言
- K210准备工作
- 数据的获取
- MaixHub如何在线训练模型
- 训练模型在K210上的测试
- 小结
前言
本人大四学生，电赛生涯已经走到尽头，一路上踩过不少坑，但运气也不错拿了两年省一，思来想去，决定开始写博客，将电赛经验分享一二，能力有限，高手轻喷。
往期的博客讲述了 K210 的感光元件模块 sensor 的配置，机器视觉模块 image 中部分函数的使用（目前是用 find_blobs 函数实现一些寻找不同颜色的目标点，寻找不同颜色的线，后面会更新更多 image 模块中的函数使用方法），按键、LCD、LED的使用，定时器的使用，以及串口通信的方法。
sensor 的学习笔记传送门
【K210】K210学习笔记一——sensor
image 的学习笔记传送门
【K210】K210学习笔记二——image
按键、LCD、LED的使用 的学习笔记传送门
【K210】K210学习笔记三——按键、LCD、LED的使用
定时器的使用传送门
【K210】K210学习笔记四——定时器的使用
串口通信传送门
【K210】K210学习笔记五——串口通信
串口通信（往期）传送门
【串口通信】K210与STM32串口通信、K210与OpenMV串口通信
本文着重于如何使用MaixHub平台，在线训练模型，识别数字。MaixHub平台在近期升级了，以前只能将数据包上传训练，现在可以直接将图片上传到MaixHub平台，使用MaixHub平台打标签，然后训练模型，并且可以在MaixHub上看到识别的精准度等信息。
K210准备工作
由于K210的RAM只有8M，为了让运行的模型可以更大，避免出现内存不够的情况，需要刷入小一点的固件，固件及刷固件工具如下，我设置的是0积分免费下载。
固件烧入
将压缩包解压，点开kflash文件夹，双击运行程序。
在打开的程序中点击打开文件，然后选择要刷入的固件。
然后点击下载即可。
数据的获取
数据集可以自行拍照，也可以用工具进行爬取，这里我说明一下如何用工具进行爬取，爬取工具如下。
数据集爬取
将压缩包解压，双击运行download程序。
在打开的程序中，输入要爬取的图片的主题，这里举例数字。然后输入要爬取的数量，这里爬取50张。保存地址随意，能找得到即可，这里选择保存到桌面上的一个新建文件夹。设置完后点击开始下载即可。
MaixHub如何在线训练模型
通过以下链接进入MaixHub在线训练平台，没有账号的创建一个账号登录即可。
MaixHub在线训练平台
然后点击模型训练下的试一试。
然后点击创建项目。
项目名称根据个人喜好命名即可，这里命名为数字识别，项目的类型的图像检测。
然后进入该项目，点击数据集，创建数据集，然后给创建的数据集命名，然后点击提交即可。
然后选中该数据集，会提示是否确定选择这个数据集，点击确定即可。如果要更换数据集，再创建一个项目然后绑定另外的数据集就好了。
然后点击采集数据，选择图片，然后打开刚刚爬取图片的那个文件夹，Ctrl + A 选中所有图片，然后点击打开，再点击开始上传即可。
然后点击标注数据，即可开始对数据集打标签啦！推荐可以先点击一下添加标签，然后依次添加需要打的标签，这里我是添加了0到9共十个标签。
然后设定一个标签为默认标签，然后按键盘的w键，在对应的数字上按住鼠标左键进行画框即可，按d键可以切换到下一张图片，按a键可以切换到上一张图片，按s可以保存标签（如果你没有按s保存，但是按了d，或者a切换照片，标签会自动保存）
然后将所有图片都打上标签就好了！
然后点击创建任务，按照图中所示配置即可创建任务开始训练了。
如果点击查看文档的话，会看到各参数的说明信息。迭代次数是训练的次数，这个值越大，训练的次数越多，MaixHub的上限是200次，我这里就设置为200次了。批数据量大小不宜设置过大，设置过大可能会导致内存不足，这里先设置为4，其他的参数默认。
训练完成后就可以在训练记录中看见训练的效果了，这里由于我标记的数据集不是很多，因此精度会比较差，如果要提高精度，需要更大量的数据集（比如爬取几百张、几千张），这里的训练ID是11014，在饼图上面可以看见。
训练模型在K210上的测试
点击部署模型，根据训练ID找到我们要测试的模型，上面的ID是11014，因此这里点开11014。
然后点击手动部署，下载模型文件，可以得到一个压缩包。
将压缩包解压，可以得到测试代码的py文件和模型的kmodel文件。
通过读卡器，将模型文件复制到SD卡中。
然后将SD卡插入K210。
然后用MaixPy IDE打开测试代码，将K210的USB线接入电脑，连接运行即可。
如果你想看到识别的数字在图像中的坐标，你可以在这个位置加一句print(obj)打印。
可以看到K210可以正确识别到数字6，置信概率是0.81。
在串口终端可以看到识别到的6的坐标信息，value是置信概率，classid是表示识别到的数字在数组labels中的下标。
可以看到6在labels中是第8个数，因此数组下标是7，也就是说labels[7]就是6。
需要注意的是，将6倒置过来可能就会识别成9，这个问题暂时我还没好的解决方法。
小结
使用MaixHub平台进行模型训练的教程已经做完了，并且也在K210上成功进行了测试。由于我并不是专门学这方面的，因此我感觉我这篇教程还写的不是很好，有新的心得的话，后面我会持续更新的。 下一期主要说怎么将识别到的坐标通过串口通信传输到STM32，因为这里用的代码是MaixHub平台提供的，我需要将其中用得到的部分加入我之前的代码中，然后通过串口通信发送出去，主要是为了方便大家使用，我想让大家可以轻松的搞应用，在各种比赛拿奖，总之我的比赛之路是走到尽头了，就是想将这些经验传承下去吧！下期再见咯！