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RK1808S_AI计算棒—RK1808被动模式下mobilenet_v1模型测试
0、引言被动模式开发流程简介被动模式下:RK1808 人工智能计算棒是一个通用AI加速器。主机端通过RKNN-Toolkit将模型及前处理后的数据传输给RK1808 人工智能计算棒,RK1808 人工智能计算棒完成推理,并把结果返回主控端,主机端进行后处理以及显示等操作。 更多关于被动模式开发流程的介绍,可以参考官网wiki 这里以mobilenet_v1为例,在搭建好的windows环境下使用mobilenet_v1模型,示例实现的功能是对一张图片进行特征提取,并识别这张图片所属分类。本文将实现基于上篇文章实现的 Anaconda3+TensorFlow(1.15)+Python3.6+RKNN(计算棒专用接口)+VSCode+OpenCV-Python环境下的mobilenet_v1模型测试1、下载源代码从官方FTP文件服务器下载mobilenet_v1压缩包,并解压出来:
2、源代码目录说明 以下是mobilenet_v1示例的目录结构及说明如下:
使用VScode打开test.py 文件,如图所示,选择正确的运行环境: 运行效果:
4、结果说明: 根据以上执行结果可知,TOP5表示模型预测出来的排名前5的分类的结果,其中[156]表示狗的标签,0.8837890625表示预测为该标签的概率,可以看出预测结果为狗的可能性最大,从测试图片(dog_224x224.jpg)可以看出预测结果是准确的。 |
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