TA的每日心情 | 慵懒 昨天 21:29 |
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签到天数: 1622 天 连续签到: 29 天 [LV.Master]伴坛终老
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我知道写这个试用报告之前还差了一个比较重要的环节,就是如何训练模型,如何将模型导入盒子,但考虑到每周提交报告的要求,重新训练一个模型时间有些紧张。不如就用我这个外部工具来充数。
在建立模型并导入盒子之后,有两种使用方法,一种是基于web的GUI,一种是比较传统的CLI,我选择CLI作为突破,制作了一个小工具。
这个工具使用python写成,可以将本地目录下的jpg文件逐个已文件名tmp.jpg导入到盒子中,再通过命令行“./easyedge_demo RES tmp.jpg”判别图片内容。
在之前训练的模型中,只有两种:鸟和狗。因此得到的结果也是非鸟即狗,当然,偶尔也会出现类似:
result size : 2
0, 鸟, p:nan
1, 狗, p:nan
的结果,重试一次又能正常,这个问题的原因我暂时还不太明白,已经提工单问百度了,暂时还没有得到答复。
不多说,看看我成果。
正常的鸟和狗,识别的准确率都非常高,但使用一张其它类型图片(变形金刚-激光鸟),会概率识别更贴近鸟(概率0.654)。
外部工具.rar
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