【MCX-N947分享】+ FRDM-MCX N947通过eIQ Toolkit定制model

leo121_3006061

      AI/ML能给我们带来类似于近代工业革命的效应，给无人驾驶，流水线生产，农业耕种，医学等行业带来巨大的变革和创新，将人类从繁重的劳动中解放出来，进而从事新技术、新材料的研究和开发，给我们带来的好处非常多，这也是我们要学习和掌握AI/ML的动力，通过社区的教程eIQ Toolkit上手指南 ，来定制训练自己的model，需要大量的图片数据集才能完成，短期个人采集难度不小，因此这里就直接采用官方给的数据集进行训练，掌握eIQ toolkit的操作流程及方法。

    1.  简要介绍一下eIQ开发流程，eIQ工具箱支持两种模式的应用开发，分别是：


Bring Your Own Data（BYOD）: 用户自己仅仅提供图片数据集，使用eIQ工具箱来开发自己的模型，然后将其部署到目标平台


Bring Your Own Model（BYOM）：用户带着自己的预训练模型来找eIQ工具箱，并从中挑选合适的兵器进行模型的量化，部署或是性能分析。


如下图所示


2.定制训练model，参考eIQ Toolkit上手指南(二) 先从application code hub导入例程Label CIFAR10 image on FRDM-MCXN947

回顾软件和硬件要求

要用电烙铁修改3个跳线位置，我还没有修改，所以看到上一篇里边摄像头采集到图像显示不正常。


3.导入到系统后，先浏览一下，source\model 保存着model的数据记录


打开eIQ Toolkit,选择打开项目，找到下载目录

当前仅有一个cards_v1.1.eiqp可以导入，那就以这个为练习训练过程，熟悉之后可以自己导入其他数据集进行训练


4.选择Base model


5.选择一个models

6. 设置好参数开始训练

7. 经过几次训练提高准确率

8. 点击validate,生成model

9.点击deploy部署model

10.导入到frdmmcxn947_cifar10_label_camera_image里

11.然后再用model tool开始转换


12.选择带NPU选项

12.选择mcxn947

13.修改例程里model_data.s,把刚刚转换好的model写进去

14.再修改标签labels.h,把刚刚训练model里的几个标签按顺序都填写上，注释掉原例程的标签

15.编译下载到开发板

16. 图像识别，随便找两张扑克的照片（model里有的扑克），打开串口助手


换一张扑克



都能识别出来。
【小结】通过本次实验，进一步熟悉了eIQ Tool,初步掌握训练定制model，官方给的资料比较多，易于学习，但是要精通还是需要大量的时间来学习AI/ML方面的知识。

阅读全文