kmodel

AI嵌入式K210项目（29）-模型加载

部署资源包内包含：测试结果图片、生成的kmodel、部署配置文件deploy_config.json、部署资源压缩包。部署资源压缩包解压后
疯狂飙车的蜗牛·2024-02-19 22:49

AI嵌入式K210项目（25）-手写数字识别

再将内存卡插入到K210开发板的内存卡插槽上，具体操作步骤请参考：AI嵌入式K210项目（21）-AI模型文件导入至TF卡本实验使用/sd/KPU/mnist/uint8_mnist_cnn_model.kmodel
疯狂飙车的蜗牛·2024-01-30 19:55

AI嵌入式2——SIPEED MaixCube(Kendryte K210)之基础使用篇

系列文章目录官方网站开发文档文章目录系列文章目录前言一、特点介绍1、MaixPy2、KPU3、MaixPyIDE4、kmodel二、环境准备1、USB驱动安装1）Linux2）Windows2、更新固件
RanceGru·2024-01-09 18:08

【已解决】k210模型烧录——kfpkg 打包

采用手动打包，先将固件和.kmodel放到同一目录，新建一个flash-list.json文件,写入:{ "version":"0.1.0", "files":[  {   "address":0,   
坚硬果壳_·2024-01-03 12:46

【已解决】.pth---＞.onnx(---＞.tflite)---＞.kmodel

最近在捣鼓K210端的算法部署，不得不吐槽官方文档真的不行，乱七八蕉的。。。这个帖子主要讲述一下模型转换的步骤，我这里常用的框架是pytorch，相较于tensorflow转换步骤更繁琐一点。.pth--->.onnx模型的话，我这里用的是openmmlab的开源库mmpretrain实现的MobileNetV3-Small,具体的模型可以根据自己的任务更换。frommmpretrain.mode
坚硬果壳_·2023-12-31 08:01

K210-----人脸检测

2.将facedetect.kmodel、flash-list.json压缩，并将压缩文件后缀修改为.kfpkg3点击打开文件，并找到压缩后的.kfpkg文
nervous__·2023-08-04 01:54

K210训练模型

4.标签完成，准备训练工作，开始训练5.复制.h5和.tflite文件到标签集和数据集的目录下6.复制训练完成弹出的文件夹下的lable.txt和anchors.txt的这两个文件和模型转化成功后的.kmodel
自然醒欧·2023-01-01 12:54

K210 only support kmodel V3/V4 now

文章目录前言一、问题排查二、问题解决总结前言之前跑那个平台的口罩检测模型出现了这个错误onlysupportkmodelV3/V4now，然后就各种问，各种查资料平台地址：https://www.maixhub.com/modelInfo?modelId=12当然了，你需要一个K210的板子才能跑。一、问题排查然后看了文档的常见问题。参考：MaixPy常见问题他说了，首先要更新固件，就是下面框出的
学工科的皮皮志^_^·2022-12-26 16:03

使用Mind+部署kmodel模型至Maixduino板

准备工作打开Mind+，左下角扩展中在主控板中选择Maixduino，在功能模块中选择人工智能。具体过程初始化板子的屏幕和摄像头新建classes,anchor,task三个变量，并初始化网络模型：将classes变量赋值为先前标注时设置的label名每个label名需用英文状态下的引号引起来，用逗号分隔，用中括号括起来，如["Un_Masks","Masks"]将anchor变量赋值为模型的锚点
Chak Aciano·2022-12-26 03:00

【K210踩坑】pytorch模型转kmodel，Dock上使用。（最终未实现）

目录前言一、踩大坑二、pytorch转kmodel第①步：pytorch模型搭建、训练、保存第②步（思路一）：pytorch转onnx转pb转tflite转kmodel1.pytorch转onnx（成熟的
知立·2022-12-26 03:00

究极转换：pth转换kmodel

究极折磨王提示：这个是自己的笔记，后悔当时为了偷懒，而先学习pytorch后学tensorflow了文章目录究极折磨王前言一、pth文件转换onnx二、onnx转换pbpb转换tflitetflite转换kmodel
超炫皮卡·2022-12-26 03:58

tensorflow的.tflite转k210的.kmodel模型的转换(最新的k210的kmodel的生成方法)

最近在研究k210,发现网上关于kmodel模型的转换教程基本上都是过时的,没用,后来我看着官方的文档自己搞出来了.使用的平台:windows10使用的工具:NNCasev0.2.0Beta41.首先要下载
ghost_him·2022-12-26 03:27

神经网络：训练模型+转化为k210上跑的kmodel

下面我就我个人转化历程来简单记录一下，我的艰辛转换历程（如有错误的话，就评论区指出来，防止我误人子弟）第一种：用yolov5训练模型之后在进行模型转换，我的转换思路是pt-->onnx-->tflite-->kmodel
派提克up·2022-12-26 03:26

K210学习记录（3）——kmodel生成与使用

0、引言该博客仅作为学习K210单片机KPU跑目标检测模型记录，本人新人小白，本文旨在备忘，如有错误，还望指出，谢谢。硬件：SipeedMaixDock开发板软件：MaixPyIDE，NNCaseConverterv0.1.0RC5（模型转换工具）相关工具及软件点击这里不需积分下载1、模型转换1.1、首先需要下载NNCase工具箱，各版本下载地址1.2、有关nnc的使用，在Windows下首先在运
XS30·2020-12-03 20:26

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

人脸检测首先我们要选择yolov2-tiny的模型，采集相应的数据进行数据集的制作，进行模型的训练，得到你的face.kmodel我在这里使用的是sipeed的官方人脸检测，附上模型的网址；https:
千与千寻ML·2020-08-21 22:56

VueJS中v-model和.sync详解

/KInput'exportdefault{name:'kModel',components:{KInput}
shi一样的代码·2020-08-21 02:23

咸鱼K210体验笔记—模型训练

咸鱼K210体验笔记—模型训练1.安装Anaconda32.下载工具3.准备环境4.修改参数5.导入图片6.开始训练7.转换成Kmodel此教程可以完整的在Win完成：制作数据集、训练yolo、转换成k210
咸鱼梦工坊·2020-07-08 23:51

妥协下的联姻——为rt-thread适配最新k210 kendryte-standalone-sdk的nncase

而在kendryte最新开发的sdk中，对老sdk中的部分内容做出了较大的改动，并且引入了最新的模型处理程序nncase，以取代之前的kmodel。
果菌药·2020-07-08 01:32

k210单片机水果分拣 darknet模型转pb模型

darknet模型转pb模型darknet模型训练前言darkflow安装转换pb文件darknet模型训练前言k210现在支持的主流模型是kmodel，在rtos下也可以使用tflite，之前的版本使用的是一个叫
小小雨都·2020-07-05 05:24

T.S.FACTORY 朧 OBORO K-MODEL 200-75 SQUID ~2PCS

両サイドを大胆に切り込み、口部から腹部・尻部にかけて竜骨（キール＝Keel)をイメージこれが”KModel”の所以です。
Proshopfishing·2020-04-12 12:15

T.S.FACTORY 朧 OBORO K-MODEL 200-75 SQUID #King

両サイドを大胆に切り込み、口部から腹部・尻部にかけて竜骨（キール＝Keel)をイメージこれが”KModel”の所以です。
Proshopfishing·2019-12-30 20:33

第2大题

question_2.csv",sep=';')product_df.head()fromsklearn.clusterimportKMeansimportmatplotlib.pyplotaspltk=5kmodel
hogwartsinbooks·2019-12-12 05:09

Pandas属性错误：AttributeError: 'Series' object has no attribute 'reshape' 解决办法

kforiinrange(k+1)]w=data.describe(percentiles=w)[4:4+k+1]w[0]=w[0](1-1e-10)d2=pd.cut(data,w,labels=range(k))kmodel
XIAOGUANG_·2018-12-21 16:12

T.S.FACTORY 朧 OBORO K-MODEL 200-75 SQUID ~Queen

両サイドを大胆に切り込み、口部から腹部・尻部にかけて竜骨（キール＝Keel)をイメージこれが”KModel”の所以です。
Proshopfishing·2015-07-17 22:27
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