昨日の続きでMAixのデモを動かしてみます。
Sipeed bbsの閲覧数で一番人気のMobileNetです。
カメラに写った物体が何なのか、1000種類の物体を識別します。
当該記事は以下のリンクです。
Train, Convert, Run MobileNet on Sipeed MaixPy and MaixDuino ! – MAIX – Sipeed bbs
やり方は基本的に上記の記事に書かれている通りで、最初のほうはモデルの生成方法が書かれていますが、動かしてみるだけなら記事中盤でリンクされているmaixpy_mbnet.zipとlabels.zipがそのまま使えます。
両方をダウンロード＆展開して、maixpy_mbnet.binおよびmbnet75.kfpkgは昨日と同じくkflashで書き込み、labels.txtはMicroPythonから見えるファイル領域に書き込めば準備完了です。
なお、私は最初labels.txtをuPyCraftで書き込んでみたのですが、おそらく改行コードの問題でうまくいきませんでした。
代わりにuPyLoaderというツールで書き込んでみたところ、うまくいきました。
認識させるためのスクリプトも上記の記事に掲載されています。
コピーしてMicroPythonのペーストモード（Ctrl-E）でペーストすればOKです。
起動にはちょっと時間がかかりますが、認識自体は高速で、26fpsくらいで動作していました。
なお、どうも画像が上下ひっくり返って具合が良くなかったので、上記のスクリプトの
sensor.set_vflip(1)
という箇所を
sensor.set_vflip(0)
に変更しました。
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