基于eIQ自主训练分类模型并将其部署至MCXN947-1

eefocus_3963857 · 发表于 2024-4-26 23:56:08

这一次帖子给大家讲解一下如何将自主训练好的cifar10_label的模型将其部署到MCXN947中首先需要安装好的环境有eIQ和MCUXpresso IDE
首先先将N947关于cifar10的例程将其导出至工程下。
进入到IDE下，左下角import from Application code hub

输入N947导入例程，找到如下图的示例工程，选择GitHub link 导入

导入后，打开/source/model/mode_data.s 和labels.h 两个文件
mode_data.s 是用来保存训练好的模型
labels.h 是用来记录标签数据
接下来，要使用到eIQ这个软件
选择open project 将eIQ自带的示例文件导入进来，是关于扑克牌的路径在安装的位置下 eIQ\workspace\projects\cards_v1.1.eiqp
选择它就会看到以下界面

接下来选择select model模型
基于模型进行创建

选择如图

基于mobilenet_v1创建
然后选择输入图像的大小为128,128,3,点击开始训练

训练完成后点击validate
将输入和输出的类型全都改为int8

并且sorfmax 调整到一个合适的值，多大都可以具体需要参考手册和你的需求，示例以0.1作为参考
然后点击黄色按钮VALIDATE，如图所示

随后导出模型 DEPLOY

将参数配置如上图所示，然后点击黄色按钮导出。
导出成功后，我们回到eIQ的主页，选择MODEL TOOL
将我们刚刚成功导出后的模型，添加进来
然后左上角打开列表

选择convert,随后选择最下面的那个模型
然后会看到以下界面

我们选择mcxn94X的这个芯片
随后转化，保存即可。
这时候我们就得到了转化后的可部署至N947中的模型
记录该文件路径
打开刚刚创建好的示例工程

进行编译烧录就可以实现了

如图摄像头是0V7670 显示屏是LCD-PARS-10
然后如何自主添加数据集呢
打开eIQ，选择

选择图像文件夹
图像文件夹需要一个主文件夹image/
image下有两个子文件夹
存放训练集和数据集，
如下表
image
---\train
-----\kouzao （存放图像）
--------\labels
---\test
-----\kouzao (存放图像1.img 2.img ......)
--------\labels 该文件夹下面存放labels.txt文件里面写你需要自定义的标签名字

要注意各个文件夹的命名，按照格式。
然后选择主文件夹导入成功后就可以看到已经被导入好的数据了

接着按照上面讲的训练思路就好了
关于具体的参数介绍和设置，这篇就没有多说了，大家可以具体去看eIQ的使用手册，已经上传至附件了大家可以下载查看。
还有示例工程也打包好了，替换整个source即可，可供大家参考，关于yolo的还没捣鼓出来，欢迎来一起交流。

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