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Zhouyi Compass仿真实验三——尝试图片的识别 [复制链接]

 

Zhouyi Compass仿真实验三——尝试图片的识别

 

在实验二(https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1176333-1-1.html)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。

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。

尝试用rz命令上传一张图片

修改上传文件名,再生成input.bin文件。

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)。

再使用python3 quant_predict.py查看结果。

识别出为金鱼(goldfish),命中率很高,无干扰。附原图:

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:

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。

再试试昆虫,比如蜜蜂:

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。

蜻蜓:

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。

接下来测试一下哺乳类的动物,首选是国宝大熊猫:

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?

 

再比如萌宠:

识别之后,AI也不认识是哪种猫。当然我也不认识。

 

看完了可爱的,找一个霸气的,比如金刚:

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。

 

说起高大动物,再看看长颈鹿

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”?

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。

 

最后找个鸟来试试,比如翼展最大的鸟信天翁:

识别出来第一选项居然是错误的“鹈鹕”

再看看不会飞的鸵鸟

识别得很准确

另一种不会飞的鸟,企鹅:

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?

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。

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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  详情 回复 发表于 2021-8-21 11:49
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沙发
 

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?

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基于全志R329芯片的AI开发板 https://bbs.eeworld.com.cn/elecplay/content/182 要申请的话,抓紧时间啊,申请今天就要截止了。  详情 回复 发表于 2021-8-18 22:12
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加油!在电子行业默默贡献自己的力量!:)

 
 
 

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纯净的硅(初级)

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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?

基于全志R329芯片的AI开发板

https://bbs.eeworld.com.cn/elecplay/content/182

要申请的话,抓紧时间啊,申请今天就要截止了。

 
 
 

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五彩晶圆(高级)

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图片识别清晰度挺高

清晰度识别与算法有关么,还是相机像素决定?

 
 
 

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一粒金砂(中级)

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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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