【Sipeed MAix BiT AIoT 开发套件】 3、MobilenetV1 手势识别

是地地道道的

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【Sipeed MAix BiT AIoT 开发套件】 3、MobilenetV1 手势识别

1. MobilenetV1简介

MobilenetV1是一种轻量级卷积神经网络架构，由Google于2017年提出，专门为移动和嵌入式设备上的深度学习应用设计。其主要特点是使用深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）来大幅减少模型参数和计算量，同时尽可能保持模型的准确性。

MobilenetV1的设计理念是权衡模型的性能与效率，以适应计算资源有限的设备。在传统卷积神经网络中，卷积操作通常会生成大量的参数，而这些参数对移动设备来说计算成本较高。为了降低计算复杂度，MobilenetV1引入了深度可分离卷积，将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积两个步骤。

1. 深度卷积：每个卷积核仅作用于单一的输入通道，这大幅减少了计算量。
2. 逐点卷积：使用1x1卷积来聚合深度卷积生成的特征图，从而减少参数的数量。

这种分解方法使得MobilenetV1相比传统的卷积神经网络，如VGG16，具有更少的参数和更低的计算复杂度，同时能够在保持较高准确率的基础上，显著提高推理速度。MobilenetV1的出现为移动设备上的实时图像分类、物体检测等任务提供了有效的解决方案。

1. 训练
   首先，登录网站，https://maixhub.com/开始训练。
   
   其次，新建训练。
   
   
   再次，上传图片，打上标签。
   
   再次，创建任务，选择数据增强，选择平台NNCASE，
   
   
   训练结果
   
   
2. 部署

部署失败

参考以下两种情况，但是没有解决。

https://blog.csdn.net/qq_51963216/article/details/125955949

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fxyc87

我最近玩了一下maixcam，挺好玩的，模板在线训练也还挺不错的，

是地地道道的

fxyc87 发表于 2024-8-12 11:31 我最近玩了一下maixcam，挺好玩的，模板在线训练也还挺不错的，

这个板子真心不错，他们自己有平台，可以训练模型，部署