openmv云端训练神经网络自动生成openmv的神经网络模型，如何给目标物体打上标签呢

如果您使用云端训练神经网络来生成OpenMV的神经网络模型，那么在训练模型时，您需要将训练数据标记为正样本和负样本。正样本是您要识别的目标物体的图像，而负样本是不包含目标物体的图像。在训练过程中，神经网络会学习如何区分正样本和负样本。

在训练完成后，您可以将模型下载到OpenMV中，并使用它来识别目标物体。OpenMV的神经网络模型通常返回一个概率值，表示输入图像中包含目标物体的概率。您可以使用这个概率值来确定是否将图像标记为包含目标物体。

如果您希望对目标物体进行更精细的分类，您可以使用多类别分类的神经网络模型。在训练过程中，您需要将训练数据标记为各个类别，并训练神经网络来识别这些类别。在使用模型时，您可以根据返回的概率值来确定输入图像属于哪个类别。

总之，您需要在训练数据中标记目标物体，并使用训练后的模型来识别目标物体。标记的方法和精度取决于您的训练数据和模型的质量。