【米尔边缘AI计算盒FZ5测评】开发板目标分类demo

zzx1997 发表于 2021-3-12 21:15

<div class='showpostmsg'>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：



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：



然后串口会打印开发板的启动信息：



上图展示了开发板的核心芯片为XCZU5EV，并且我们拿到的为DRAM为4GB的版本，等待系统启动成功后，会进入系统的登录界面：



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：



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：



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：



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：



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：

<pre>
<code>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</code></pre>



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：



检测的图片为：



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：



重新检测的结果为：



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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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

zzx1997 发表于 2021-3-13 21:39

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。

火辣西米秀 发表于 2021-3-14 08:36

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

freebsder 发表于 2021-3-15 23:28

谢谢分享！

w494143467 发表于 2021-3-21 14:54

这个图片是系统自带的吗？还是你自己导入的？

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