openmv神经网络多模块匹配

根据提供的引用内容，openmv神经网络多模块匹配是指利用Deployment对训练好的模型进行导出，并添加多个模块进行匹配。其中，一般会选择后面带⭐的Transfer Learning迁移学习，以加快训练速度。

具体步骤如下：
1. 利用Deployment对训练好的模型进行导出。
2. 添加多个模块进行匹配，一般选择后面带⭐的Transfer Learning迁移学习。
3. 进行训练，以加快训练速度。

相关问题

stm32，K210主控芯片，MLx90614红外测温，ov5642摄像头，TFT显示屏，继电器模块，YOLOV2算法，openmv函数库，卷积神经网络的人脸识别门禁系统各模块设计

这是一个非常酷的项目！以下是每个模块的简要说明：

1. 主控芯片：您可以使用 STM32 或 K210 主控芯片，这些芯片都具有强大的处理能力和丰富的外设，特别适合嵌入式系统应用。

2. 红外测温模块：您可以选择使用 MLx90614 红外测温模块，它可以通过非接触方式测量物体的温度。

3. 摄像头模块：您可以选择使用 ov5642 摄像头模块，它可以拍摄高清晰度的图像和视频。

4. 显示屏模块：您可以使用 TFT 显示屏模块，它可以显示摄像头拍摄的图像和其他信息。

5. 继电器模块：您可以使用继电器模块，它可以控制门的开关。

6. YOLOV2 算法：您可以使用 YOLOV2 算法进行物体检测和识别，它是一种高效的卷积神经网络算法，可以在嵌入式系统上运行。

7. OpenMV 函数库：您可以使用 OpenMV 函数库来处理图像和视频，它具有许多有用的函数和工具，可以简化图像处理的任务。

8. 人脸识别模块：您可以使用卷积神经网络进行人脸识别，它可以识别人脸并将其与已知的人脸进行比较，从而确定是否允许进入。

以上这些模块可以组合在一起，形成一个完整的门禁系统。当有人靠近门时，系统会使用红外测温模块检测人体温度，然后使用摄像头模块拍摄人脸图像，使用 YOLOV2 算法进行物体检测和识别，如果识别出来的人脸与已知的人脸匹配，则会控制继电器模块开启门禁。

openmv和openmvplus

OpenMV和OpenMV Plus是一种基于MicroPython的开源嵌入式计算机视觉平台，用于开发和运行计算机视觉应用程序。OpenMV是一款低成本、高性能的嵌入式计算机视觉模块，而OpenMV Plus则是OpenMV的升级版本，具有更强大的处理能力和更多的功能扩展。

使用OpenMV和OpenMV Plus进行神经网络模型训练的步骤如下：
1. 采集数据集：利用OpenMV的IDE进行数据集采集，每个分类至少需要100张左右的图像。
2. 上传数据集：将采集到的图像上传到Edge Impulse的在线网站上进行训练。
3. 在线训练模型：在Edge Impulse的网站上进行在线训练模型。
4. 下载模型和代码：将训练好的模型和生成的代码下载到OpenMV中。
5. 运行模型：在OpenMV中运行下载的代码，即可使用训练好的模型进行计算机视觉应用。

为了与OpenMV的IDE进行联通，需要获取API Key。在Edge Impulse的网站上，复制API Key，并在OpenMV的IDE中选择工具->数据集编辑器->Export->通过API Key进行上传，输入复制的API Key，选择上传时训练集和数据集的比例，默认为80%和20%。上传的照片中80%用于训练神经网络，20%用于与镜头中的图像进行匹配。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [OPENMV使用OPENCV的Haar Cascade的xml模型？](https://blog.csdn.net/weixin_38391911/article/details/80516809)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [OpenMV：19OpenMV4 Plus训练神经网络进行口罩识别](https://blog.csdn.net/m0_59466249/article/details/125292324)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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