ZHCACO4 may   2023 AM62A3 , AM62A3-Q1 , AM62A7 , AM62A7-Q1 , AM68A , AM69A

 

  1.   1
  2.   摘要
  3.   商标
  4. 1引言
    1. 1.1 目标读者
    2. 1.2 主机信息
  5. 2创建数据集
    1. 2.1 收集图像
    2. 2.2 标记图像
    3. 2.3 增强数据集（可选）
  6. 3选择模型
  7. 4训练模型
    1. 4.1 输入优化（可选）
  8. 5编译模型
  9. 6使用模型
  10. 7构建最终应用
    1. 7.1 使用 TI 的 Gstreamer 插件优化应用
    2. 7.2 使用原始 MIPI-CSI2 摄像头
  11. 8总结
  12. 9参考文献

1.2 主机信息

主机（即 笔记本电脑或台式计算机）是处理数据集准备、神经网络训练和神经网络编译所必需的。在创建此应用时，主机是运行 Ubuntu 18.04 LTS 的 64 位 x86 CPU。该机器包括 512GB SSD、16GB RAM 和 NVIDIA A2000 GPU，用于训练。

Python 3.6 是主机上的主要编程环境。有关如何设置具有必要依赖项的 Python3 虚拟环境的指导，请参阅 edgeai-modelmaker。