神经网络模型训练与K210部署指南
本仓库提供了一个详细的指南，帮助用户将训练好的神经网络模型转化为K210上可运行的kmodel格式。通过本指南，您可以了解如何使用不同的工具和方法来完成模型的训练、转换和部署。
内容概述
本指南主要包含以下几个部分：
- 前言：简要介绍为什么要将模型部署到K210上，以及模型转换的基本流程。
- 第一种方法：使用MaixHub进行线上训练，直接生成可在K210上运行的kmodel文件。
- 第二种方法：使用Mx-yolov3进行本地训练，生成tflite模型，并通过nncase工具转换为kmodel。
- 第三种方法：使用Mx-yolov3 3.0版本进行本地训练，无需配置环境，直接生成kmodel文件。
- 结语：总结了转换过程中可能遇到的坑和注意事项，并鼓励用户在遇到问题时积极交流。
使用说明
- 数据准备：根据指南中的要求准备训练数据集。
- 模型训练：选择合适的方法进行模型训练，生成初始模型文件。
- 模型转换：使用nncase工具将训练好的模型转换为kmodel格式。
- 部署到K210：将生成的kmodel文件部署到K210开发板上，进行实际应用。
注意事项
- 在转换过程中，确保照片或xml文件名中没有空格，避免不必要的错误。
- 照片分辨率需要符合要求，建议使用224*224的规格。
- 如果在转换过程中遇到问题，可以参考指南中的常见问题解答，或与其他用户交流。
通过本指南，您将能够顺利地将神经网络模型部署到K210上，实现高效的嵌入式应用。