K210模块使用简介+Win10下本地训练模型
前言
越来越多的比赛要求参赛学生运用人工智能、机器学习方面的知识。如工程训练大赛的智能配送无人机赛项、智能分拣机器人赛项等等。在这些比赛中不仅要求学生有视觉方面的基础，还要求软硬件的适配。市面上最常用的视觉模块便是星瞳科技的openmv，openmv功能多，价格相对也较高（400+），接下来介绍的则是一个平价视觉模块K210（最低只要100多）
K210简介
k210是一个专用于机器视觉的模块。，介绍如下： 本模块专精于机器视觉/听觉，非常适合用于识别固定的物体/标识
K210学习
k210硬件学习：
是一个供开发者学习k210的网站，在里面有较为详细（没有openmv详细）的硬件定义+基础的micro-python语法教学（建议看廖雪峰的）+机器学习目标训练的方法+固件升级方法（建议详细看看）等等
深度学习：
gpu训练环境搭建
（为什么搭gpu因为它比cpu训练要快个好几倍）是比较繁琐复杂的环节，大致要安装以下几个部分：CUDA10.0+Cudnn7.64+Anaconda3+Tensorflow2.0参考以下网站： 、 注意：要配合Mx-yolov3的话好像不能在虚拟环境里搭tensorflow2.0（反正我好像失败了也有可能是路径没选对），最后我是搭载了主环境里成功的，然后还有建议清华源下载tensorflow的包（不然会很慢）
运用
了解了上述的步骤之后，就可以按照Mx-yolov3给出的训练步骤来进行训练了 需要准备：
1）尺寸合适的数据集
（建议拍个视频然后用某些软件给搞成一帧一帧的然后用资料里的image-tool批量剪成指定的尺寸比如k210要求224*224）
2）标签后的数据集
用Mx-yolov3资料给的里的lanbelimg软件给剪切过的数据集标标签
3）确定环境配置无误
4）在Mx-yolov3软件内训练
一般来说识别的质量的好坏取决于数据集的数量（越多越好），识别环境的光线也对结果有一定的影响（但影响小顶不过庞大的数据集）
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