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一粒金砂(中级)

【米尔边缘AI计算盒FZ5测评】开发板目标分类demo [复制链接]

上电启动前需要先将网线和USB线连接至PC,对于网线其有两种连接方式:一种是通过路由器连接,另一种是直连PC,这里我们选择了直连PC的方式。首先修改电脑的静态IP地址:

image-20210312211046-1.png

然后打开一个串口终端,设置波特率为115200,注意串口的流控功能需要关闭:

image-20210312211046-2.png

然后串口会打印开发板的启动信息:

image-20210312211046-3.png

上图展示了开发板的核心芯片为XCZU5EV,并且我们拿到的为DRAM4GB的版本,等待系统启动成功后,会进入系统的登录界面:

image-20210312211046-4.png

登录用户名和登录密码均为root,可以看到已经成功进入命令行界面,下面可以简单试一下基本功能:

image-20210312211046-5.png

可以看到功能OK,同时可以看到开发板的IP地址为192.168.1.254。下面试一试SSH的连接模式,首先新建一个终端:

image-20210312211046-6.png

登录用户及密码同样均为root,此时我们不但可以看到终端还可以看见,板卡的文件系统。下面来跑一下官方的demo,官方的demo有两个,一个是分类,另一个是目标检测。先跑分类的吧,首先打开resnet50的模型配置文件:

image-20210312211046-7.png

可以看到了其定义了模型路径,标签和输入图像的尺寸等信息,参数的具体介绍如下所示:

image-20210312211046-8.png

然后准备运行推理模型:

挂载驱动:

insmod /home/root/workspace/driver/fpgadrv.ko

然后运行如下代码,编译工程:

cd /home/root/workspace/PaddleLiteSample/classification

// 如果没有build目录,创建一个

mkdir build

cd build

rm -rf *

// 调用cmake 创建 Makefile

cmake ..

// 编译工程。

make

image-20210312211046-9.png

编译成功后进入CMakeFiles文件夹,运行:

./image_classify ../configs/resnet50/drink.json

上述命令是使用resnet50网络进行目标检测,检测结果为:

image-20210312211046-10.png

检测的图片为:

image-20210312211046-11.jpeg

可以看到确实为怡宝矿泉水,并且置信度为99%,我们修改一下图片路径,检测的图片为:

image-20210312211046-12.jpeg

重新检测的结果为:

image-20210312211046-13.png

可以看到确实为可口可乐,并且置信度为99%。本次测评实现了开发板上电及目标分类,下次将尝试目标检测和其他更多功能。 

 

 


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纯净的硅(高级)

官方的demo分类和目标检测有什么区别

用那个demo都一样么

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分类是说一个图片是什么类别,目标检测是指出目标的位置和类别,目标检测难度更大。  详情 回复 发表于 2021-3-13 21:39

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一粒金砂(中级)

火辣西米秀 发表于 2021-3-13 19:11 官方的demo分类和目标检测有什么区别 用那个demo都一样么

分类是说一个图片是什么类别,目标检测是指出目标的位置和类别,目标检测难度更大。

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原来这样,感谢楼主的回答  详情 回复 发表于 2021-3-14 08:36

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纯净的硅(高级)

zzx1997 发表于 2021-3-13 21:39 分类是说一个图片是什么类别,目标检测是指出目标的位置和类别,目标检测难度更大。

原来这样,感谢楼主的回答


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五彩晶圆(中级)

谢谢分享!

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这个图片是系统自带的吗?还是你自己导入的?

 


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