Zhouyi Compass仿真实验三——尝试图片的识别
<p>Zhouyi Compass仿真实验三——尝试图片的识别</p><p> </p>
<p>在实验二（<a href="https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1176333-1-1.html">https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1176333-1-1.html</a>）中，我们已经尝试了分析源代码，发现识别的图片的机制，也找到了imagenet_classes.py文件，里面大多数是一些动物，现在我们想输入一些图片，看看能否识别。</p>
<p>还是启动docker之后，进入到:~/demos/tflite/model目录，可以看到文件gen_inputbin.py可以将同目录下1.jpg文件转换为input.bin，进而进行识别。</p>
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<p>尝试用rz命令上传一张图片</p>
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<p>修改上传文件名，再生成input.bin文件。</p>
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<p>回到~/demos/tflite目录，再执行./run_sim.sh，参见实验一（https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1176160-1-1.html）。</p>
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<p>再使用python3 quant_predict.py查看结果。</p>
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<p>识别出为金鱼（goldfish），命中率很高，无干扰。附原图：</p>
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<p>接下来我们试试其它的图片，比如已经灭绝了的生物——霸王龙：</p>
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<p>识别为三角龙，怀疑是数据源中就不区分各种dinosaur，第二选项蜥蜴也还说得过去，比较是近亲。</p>
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<p>再试试昆虫，比如蜜蜂：</p>
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<p>识别率很高了，剩下苍蝇、蜂鸟、蚂蚁、象鼻虫等等的干扰项的比例很低。</p>
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<p>蜻蜓：</p>
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<p>识别出来的结果，基本上也是蜻蜓之类，第二选项“豆娘”是也小蜻蜓。</p>
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<p>接下来测试一下哺乳类的动物，首选是国宝大熊猫：</p>
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<p>识别出来的主要干扰项是狐猴，也许是因为是挂在竹枝上而且脸蛋不够胖的原因？</p>
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<p>再比如萌宠：</p>
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<p>识别之后，AI也不认识是哪种猫。当然我也不认识。</p>
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<p>看完了可爱的，找一个霸气的，比如金刚：</p>
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<p>识别出来是大猩猩，这也是理所当然的，毕竟“骷髅岛”是幻想中的栖息地。</p>
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<p>说起高大动物，再看看长颈鹿</p>
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<p>识别的结果看来有点胡扯了，也许是条纹比较类似吧，难道是在imagenet_classes.py里面没有“giraffe”？</p>
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<p>使用“more +/giraffa imagenet_classes.py”命令查找imagenet_classes.py文件，还真的没有找到“长颈鹿”，也许是建模的时候忘记了。</p>
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<p>最后找个鸟来试试，比如翼展最大的鸟信天翁：</p>
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<p>识别出来第一选项居然是错误的“鹈鹕”</p>
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<p>再看看不会飞的鸵鸟</p>
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<p>识别得很准确</p>
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<p>另一种不会飞的鸟，企鹅：</p>
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<p>识别为信天翁，难道是这只会跳踢踏舞的小鸟动作太像展开翅膀在飞翔了？</p>
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<p>综上，识别率并不是特别高，当然这和模型、和算法都有关系，模型的验证就到这里，如果成功申请到板卡，可以在板上试试。</p>
<p>看了识别图像这块，感觉还挺有意思。楼主要申请的是什么板子？</p>
soso 发表于 2021-8-18 13:57
看了识别图像这块，感觉还挺有意思。楼主要申请的是什么板子？
<p>基于全志R329芯片的AI开发板</p>
<p>https://bbs.eeworld.com.cn/elecplay/content/182</p>
<p>要申请的话，抓紧时间啊，申请今天就要截止了。</p>
<p>图片识别清晰度挺高</p>
<p>清晰度识别与算法有关么，还是相机像素决定？</p>
识别率并不是特别高，当然这和模型、和算法都有关系，模型的验证就到这里
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