单片机实现物体检测(人脸识别等)

总述

边缘计算很有前景,对于低要求的识别任务完全可以下放到嵌入式设备运行。本文实现的应用基于TF lite Macro框架。

实现

训练模型

基于YoloV3修改网络文件进行训练自己的模型,识别单个物体

  1. 模型文件机见下文连接
  2. 下载Darknet源文件,在linux下进行make,生成darknet可执行文件以及相关库
  3. 使用Darknet自带的浣熊数据集或者自己标注新的其它数据集
  4. 训练命令: ./darknet detector train voc.data xxx.cfg xxx.conv.109
  5. 等待训练完成
  6. 转化Yolo模型为H5模型
  7. 转化并量化H5模型为tflite模型

设备端调用

调用方法.

文件下载

模型文件.

测试

单片机实现物体检测(人脸识别等)_第1张图片

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