[EdgeAI] NXP eIQ 机器学习Toolkit （二）：模型篇

NXP eIQ 机器学习Toolkit （二）：模型篇

• 1. 模型选择
• 2. 模型训练
• 3. 模型评估
• 4. 模型导出
• 5. 模型部署
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1. 模型选择

在准备篇中，数据集已OK，下面进行Model的建模训练，

首先要选择模型，点击SELECT MODEL：

类似大多现有Release的模型type:

• ·Performance：模型运行速度最快，精度最低
• ·Balanced：折中
• ·Precision：模型运行精度最高，速度最低

（U1S1，这三个图片logo表达的还是非常准确滴~）

这里选择Balance的模型，点进去后，进入Target 目标平台选择，支持 MCU CPU和GPU，NPU

3. 模型评估

当模型训练达到我们所接受的精度之后，我们就可以点击Stop停止模型训练，然后点击 VALIDATA进行模型的评估和测试，

如果精度一直不达标，可以通过修改各训练参数，或者更新训练数据，再次点击CONTINUE TRAINING继续进行训练：

Validating 需要一段时间：

Per Class Metric（每个类别的准确度）：

点开Model Tool可以查看 分析Model具体结构

4. 模型导出

如果评估感觉模型达标，接下来就可以进行导出和部署到 目标设备上，

点击Deploy：

这里支持导出为：

• DeepViewRT （*.rtm），用于DeepViewRT推理引擎的rtm格式
• ONNX (*.onnx)
• Tensorflow Lite (*.tflite)
• Keras (*.h5)

也可以根据需要，针对性的对模型进行Quantized量化

对于保存到本地的模型，可以在Deploy到设备之前，选用PC调用（如python加载）运行试下效果，最后再部署到设备端运行

而上面的模型 可见 准确度还差得远，不能使用，所以需要retrain提升精度后，Deploy在设备端才能更好的运行以解决问题。

手头的NXP开发板没有适合跑上面模型的，新板子正在路上。。。

未完待续。。。

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