Sida loo yaabaa in ay ku yaalaa in ay ku yaalaa model MobileNetV3 on NXP i.MX8MP dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha Waayo, wax soo saarka waaweyn. Waxaad ka soo xiriir in la soo xiriir in la soo xiriir in la soo xiriir in la soo xiriir in la soo xiriir in la soo xiriir in la soo xiriir in la soo xiriir in la soo xiriir in la soo xiriir. Sida loo isticmaali karaa, waxaa loo isticmaali karaa si ay u isticmaali karaa macluumaadka TensorFlow. Waxaad ka heli karaa dhismaha dhismaha ku saabsan dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha. Dhismaha Mnist waa 60,000 dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha iyo 10,000 dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha. cifar10: It contains color images of 10 classes, with 50,000 images as the training set and 10,000 images as the validation set. horses_or_humans: horses_or_humans: It has 2 classes, humans and horses. There are 1,027 images of humans and 1,027 images of horses respectively. tf_flowers: It has 5 classes, with a total of 3,670 images of all kinds of flowers. Waxaa ka mid ah, waxaa ka mid ah "Type Problem" drop-down menu, oo ku yaalaa qaab-gaarka ah, oo ku yaalaa qaab-gaarka. Sida loo yaabaa ka dibna, this version of the tool only provides two types, one is image classification and the other is object detection. In the object detection task, there is only one dataset, coco/2017. This dataset can detect 80 types of object recognition, with 118,287 images as the training set, 5,000 images as the validation set, and 20,288 images as the test set. Ka dib markii loo yaabaa data set, riix "IMPORT" button, riix saxan directory, oo ay u hesho import. Sida loo yaabaa in dhismaha ka dibna: Ku saabsan Save Directory. Waayo, waxaa laga yaabaa in la soo saarka data. Waayo, waxaa laga yaabaa in ay ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ah mid ka mid ah mid ah mid ka mid ah mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah. Model Qalabka Ka dib markii loo soo saarka dhismaha, dhismaha soo saarka waa in la soo saarka model. Sida loo soo saarka ka dibna, riix "SELECT MODEL" button ee image. Warshadaha loo isticmaali karaa in ay ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah: RESTORE MODEL: Loading model loo isticmaali karaa ka hor. Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Shuruudaha isticmaalka: Select the models you created. Markaas ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah. Waxaa la isticmaali karaa model base oo loo isticmaali karaa by eIQ Portal, si kastaba ha ahaato "BASE MODEL" sida loo isticmaali karaa in dhismaha ka dibna. Qalabka ugu horeysay ee loo yaqaan 'MODEL TOOL' waxaa loo isticmaali karaa model mobilenet_v3. Ka dib markii loo yaabaa model, si ay u qaadi in model training fazaan. interface-ka waa mid ka mid ah oo ka dibna. Sidee ka mid ah oo ka mid ah macluumaadka si ay u habboon, iyo batch size, iyo epochs, iwm, waxaa loo isticmaali karaa si ay u habboon. Sidee ka mid ah waxaa loo isticmaali karaa si aad u aragti wax soo saarka iyo wax soo saarka oo ka mid ah wax soo saarka. Qalabka waxaa laga yaabaa in ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah. Shuruudaha wax soo saarka waa mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah. Ka dib markii codsiga model ah waxaa laga yaabaa, sida loo yaabaa in ay ku yaalaa fursadaha kala duwan si ay u aragti wax soo saarka. Qalabka Validation Waayo, waxaa laga yaabaa in ay ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ah mid ka mid ah. Waayo, waxaa laga yaabaa in ay ku yaalaa qiyaasadda Validation, oo ka mid ah Softmax Threshold iyo macluumaadka qiyaasadda. Qalabka waxaa laga yaabaa in ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah. Ka dib markii wax soo saarka waxaa laga yaabaa, maqaarka xayawaanka iyo xayawaanka modelka waa la soo bandhigay, sida loo yaabaa ka dibna. Qalabka Conversion Ka dib markii dhismaha modelka iyo dhismaha waxaa laga yaabaa, si ay u shaqeeyaan modelka on the OKMX8MP, modelka waa in ay ku habboonay in file in the.tflite format. Sidaas, modelka waa in ay ku habboonay. Klik "DEPLOY" in ay ku xiran interface converter. Sida loo yaabaa in dhismaha ka dibna. Waayo, waxaa laga yaabaa in ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ah mid ka mid ah mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah. Ka dib markii loo helo paramedics, riix "EXPORT MODEL" si ay u soo saarka model ee.tflite, iyo ka dibna port model in this format in i.MX8MP. Model Qalabka Ka dib markii loo soo saarka model, waa in la soo saarka file ka soo saarka. Nala soo xiriir Mobilen_v3.tflite Shuruudaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha. The file Python script for loading model iyo image pre - processing. Markaas ka mid ah, file.tflite waxaa laga yaabaa in la yaabto ka dib model-validation. Waxaad sidoo kale aad qaadi karto wax soo saarka dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha dhismaha. Sida loo helo Python: import numpy as np from PIL import Image import tflite_runtime.interpreter as tflite ------------ Qalabka ------------ MODEL_PATH = "/home/root/mobilenet_v3.tflite" IMAGE_PATHS = [ "/home/root/1_0.jpg", ''/home/root/1_1.jpg", "/home/root/1_2.jpg", "/home/root/1_3.jpg", ''/home/root/1_4.jpg", "/home/root/1_5.jpg", ''/home/root/1_6.jpg", "/home/root/1_7.jpg", "/home/root/1_8.jpg", "/home/root/1_9.jpg", "/home/root/2_0.jpg", ''/home/root/2_1.jpg", "/home/root/2_2.jpg", "/home/root/2_3.jpg", ''/home/root/2_4.jpg", "/home/root/2_5.jpg", ''/home/root/2_6.jpg", "/home/root/2_7.jpg", "/home/root/2_8.jpg", "/home/root/2_9.jpg", "/home/root/3_0.jpg", ''/home/root/3_1.jpg", "/home/root/3_2.jpg", "/home/root/3_3.jpg", ''/home/root/3_4.jpg", "/home/root/3_5.jpg", ''/home/root/3_6.jpg", "/home/root/3_7.jpg", "/home/root/3_8.jpg", "/home/root/3_9.jpg", ] -------- Load model --------- `interpreter = tflite.Interpreter(model_path=MODEL_PATH) interpreter.allocate_tensors() input_details = interpreter.get_input_details() output_details = interpreter.get_output_details() Model dhismaha dhismaha Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka (if int8) Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka Qalabka ------------ Qalabka -------- for img_path in IMAGE_PATHS: # Open the picture and turn to RGB (3 channels) img = Image.open(img_path).convert('RGB') img = img.resize((width, height)) # Convert to numpy array img_array = np.array(img, dtype=np.float32) # If the training data is black on a white background, it can be reversed #img_array = 255 - img_array # Normalized to 0 ~ 1 img_array = img_array / 255.0 # Adjust the shape to [1, H, W, 3] img_array = img_array.reshape(1, height, width, channels) # If the model is a quantized int8, then transform if input_dtype == np.int8: img_array = img_array / scale + zero_point img_array = np.round(img_array).astype(np.int8) # Set the input interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], img_array) # reasoning interpreter.invoke() # Get output output_data = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index']) predicted_label = np.argmax(output_data) print(f''picture{img_path} prediction {predicted_label}") Waayo, waxaa laga yaabaa in ka mid ah i.MX8MP oo ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah. Markaad ka mid ah wax soo saarka ah oo ka mid ah wax soo saarka iyo wax soo saarka python3 demo.py Tusaale waa mid ka mid ah: Sida loo yaabaa wax soo saarka, sidoo kale sidoo kale sidoo kale sidoo kale sidoo kale sidoo kale sidoo kale sidoo kale sidoo kale sidoo kale sidoo kale sidoo kale sidoo kale sidoo kale sidoo kale sidoo kale sidoo kale sidoo kale sidoo kale sidoo kale sidoo kale sidoo kale sidoo kale sidoo kale sidoo kale sidoo kale sidoo kale sidoo kale sidoo kale sidoo kale sidoo kale sidoo kale. Sida loo yaabaa, waxaa laga yaabaa in ay ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ka mid ah mid ah mid ka mid ah mid ah mid ka mid ah mid ah mid ka mid ah mid ah mid ka mid ah mid ah mid ka mid ah mid ah mid ka mid ah mid ah mid ka mid ah mid ah mid ka mid ah mid ah mid ka mid ah.
