Win10下Maix Dock部署Yolo V2-Tiny：目标检测实战教程

在Windows 10系统环境下，本文主要探讨如何将YOLOv2-tiny模型部署到Maix Dock开发板进行目标检测。这个过程分为两个关键步骤：制作目标检测数据集和构建训练模型。 **第一步：制作目标检测数据集** 使用LabelImg这样的工具对图像进行标注是基础步骤。用户需要导入待标注的图片，例如通过点击“Open”功能，然后对图像中的目标进行精确标注。标注完成后，这些信息会保存在config文件中，同时生成的训练数据会被分为两个子文件夹：train_img（存放图片）和train_ano（存放标注信息）。为了确保模型的训练效果，每个类别通常需要至少40张以上的图片作为训练数据，以提供足够的样本量供模型学习和泛化。 **第二步：建立训练模型** 本文选择使用YOLOv2-tiny模型进行演示，尽管MobiNet在实际应用中更为常见。训练模型的过程中，首先导入所需的库，如Keras库中的Model、Reshape、Conv2D等。`network.py` 文件定义了一个名为`create_yolo_network`的函数，该函数接收架构参数、输入尺寸、类别数量和边界框数量作为输入。接着，它创建了一个特征提取器，用于提取图像特征，然后基于这些特征构建YOLOv2-tiny网络结构。`YoloNetwork` 类负责初始化网络，包括创建完整的网络结构，定义网格大小，以及创建用于对象检测的卷积层（Detection Layer），该层的输出包含了位置信息、置信度和类别预测。 在`YoloNetwork` 类中，首先定义了网格大小，这是根据所选特征提取器的输出尺寸计算得出的。然后，通过`Conv2D`层创建检测层，其参数设置包括过滤器数量（与边界框数量相关）、步长、填充策略，以及一个特定名称的标识符。 要将YOLOv2-tiny模型部署到Maix Dock开发板进行目标检测，开发者需要熟悉数据集的标注流程，确保数据质量，然后利用Keras库构建并训练模型。通过将训练好的模型集成到开发板环境中，可以在实时或离线情况下对图像进行目标检测，这对于物联网设备、无人机、安防监控等领域具有实际应用价值。