视觉识别系统说明文档：从OpenMV端的数据采集到Edge Impulse端模型的训练与导出

原创已于 2023-08-11 17:04:38 修改 · 1.3k 阅读

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#单片机 #嵌入式硬件 #神经网络 #计算机视觉

于 2023-08-11 17:00:11 首次发布

本文详细介绍了使用OpenMVH7Plus摄像头进行数据集采集，通过OpenMVIDE开发环境构建模型，利用EdgeImpulse训练并在嵌入式设备上离线应用的过程。欢迎提问交流。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

视觉识别系统说明文档

本文档以Open MV H7 Plus摄像头进行数据集采集、在OpenMV IDE环境中进行开发，通过Edge Impulse网站进行模型训练，并脱机至嵌入设设备中使用。该文档图文结合，详细阐述了这一流程，如有疑问，欢迎评论指教。
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三依CC，2023.08.11

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2.zip_openMV识别数字_openmv 识别直线_openmv 黑色直线_openmv巡线_识别直线

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基于openmv做的直线识别程序，能够识别无限长的水平直线

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OPENMV上传数据集到EDGE IMPULSE进行物体分类训练

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直接从OPENMV IDE中上传出现“创建SSL上下文错误” 出现如上错误，可以在EDGE IMPULSE网页中直接上传。步骤如下：点击头像，如下图所示选择创建新项目。选择处理类型目前测试选择第一个可以顺进行后续操作。点击开始点击收集数据选择OPENMV拍摄的数据集，有多个label可以按顺序逐个上传点击下图j 接下来可以往下进行模型训练了 ...

edgeimpulse训练模型（以垃圾分类为例）

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使用deployment部署到硬件上去，我使用的是openmv，直接在上面提供的硬件中找到openmv选择build，就会在电脑上下载到一个压缩包。要配置前面两个，都选择默认带星号的，然后观察有无四个标签，有的话就是正确的，（在点击这个之前好像会跳出了一个什么东西的，那个点否，否则会清除标签好像）先在桌面新建一个文件夹，然后打开openmv ide，在上面菜单栏中选择工具—数据集编辑器—新的数据集。这边还有一个versioning，是保存版本的，上面有retrain model重新训练的，

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当您使用 OpenMV 平台通过 Edge Impulse 进行模型训练并发现精度较低时，可以尝试以下几个步骤来优化模型： ### 1. **数据集质量** - 确保您的训练数据集多样性和代表性足够强。模型的性能很大程度上取决于训练数据的质量和多样性。检查是否有足够的样本覆盖所有可能的情况，并考虑增加数据量或收集更全面的数据集。 ### 2. **特征工程** - 对输入数据进行适当的预处理和特征提取非常重要。可能需要调整图像大小、对比度、亮度等设置，以及尝试不同的预处理技术（如高斯模糊、边缘检测等）来增强特征的可见性。 ### 3. **模型选择** - 检查是否选择了最适合任务的模型架构。Edge Impulse 提供了多种预训练的模型结构，如 CNN、LSTM 等。根据您的应用需求和数据特性尝试不同的模型类型可能会提高预测准确率。 ### 4. **超参数调整** - 超参数的选择对模型性能有很大影响。在 Edge Impulse 中，您可以调整诸如学习速率、批次大小、迭代次数等参数。使用网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等方法系统地寻找最佳参数组合。 ### 5. **过拟合和欠拟合** - 如果模型在训练集上表现优秀但在验证集上效果差，则可能存在过拟合。可以尝试添加正则化项（如 L1 或 L2 正则化）、早停策略或使用数据扩增技术。如果模型在训练集中效果不佳，则可能是欠拟合，此时可能需要更复杂的模型或更多的训练数据。 ### 6. **模型融合** - 尝试将多个模型的结果进行融合（例如投票法或平均法），这有时能显著提高整体性能。 ### 7. **交叉验证** - 使用交叉验证技术来评估模型的泛化能力，确保模型不仅仅是适应特定数据集的噪声，而是能够有效地解决新未见过的数据。 ### 相关问题： 1. 如何有效提升模型的数据集质量？ 2. 在 Edge Impulse 上如何进行有效的特征工程？ 3. 怎样在 Edge Impulse 中进行超参数调优以获得更好的模型性能？