#29 K210 | Обучение и запуск своей AI-модели на K210 (CanMV IDE)

Описание: Покупал K210 с камерой OV2640 тут https://megabonus.com/y/PBIXr (affiliate)
===
Ссылка на сайт https://www.kendryte.com/en/training/...
===
📌 Инструкция: обучение и запуск своей AI-модели на K210 (CanMV IDE)

В этом видео показан полный практический процесс создания и запуска собственной модели классификации для модуля K210 — от сбора изображений до загрузки модели и проверки её работы в CanMV IDE.

1️⃣ Где брать изображения для обучения

Источники изображений:

📷 Свои фото (самый лучший вариант)

снимайте объекты на ту же камеру, что будет использоваться на K210

разные углы, расстояния, освещение

🌐 Интернет-изображения

Google Images

Kaggle datasets

Open Images Dataset

📌 Рекомендации:

минимум 100–300 изображений на класс

фон должен быть похож на реальный

избегайте идеально «чистых» картинок на белом фоне

изображения одного размера (например 224×224 или 96×96)

2️⃣ Создание датасета

Структура папок для классификации:

dataset/
├── airplane/
│ ├── img001.jpg
│ ├── img002.jpg
├── car/
│ ├── img001.jpg
├── person/
│ ├── img001.jpg


Каждая папка = отдельный класс.

📌 Перед обучением:

удалить дубликаты

переименовать файлы

при необходимости уменьшить разрешение

можно сделать аугментацию (повороты, отражения)

3️⃣ Обучение и генерация модели

Модель обучается на ПК, а не на K210.

Используются:

TensorFlow / Keras

nncase / kmodel compiler

Общий процесс:

Обучение модели (CNN / MobileNet / Tiny-CNN)

Экспорт модели в .tflite

Конвертация в формат .kmodel под K210

📌 Важно учитывать ограничения K210:

маленькая память

предпочтительно квантизированные модели

небольшой входной размер изображения

4️⃣ Подготовка файлов для K210

На SD-карте должны быть:

/sd/KPU/
└── your_model/
└── model.kmodel


Также при необходимости:

файл шрифтов .Dzk

дополнительные веса / конфигурации

⚠️ Используйте lite-прошивку, иначе устройство может зависать.

5️⃣ Загрузка и запуск модели через CanMV IDE

Порядок работы в CanMV IDE:

Подключить K210 по USB

Вставить SD-карту с моделью

Прошить factory firmware (lite)

Открыть пример или свой скрипт

Загрузить модель командой:

task = kpu.load("/sd/KPU/your_model/model.kmodel")


Запустить скрипт и проверить распознавание

📌 Результаты выводятся:

на LCD-экран

в Serial Monitor

поверх изображения с камеры

6️⃣ Важные выводы

Модель может работать, но с низкой точностью — это нормально

K210 чувствителен к:

качеству датасета

освещению

фону

Даже неидеальный результат — это успешно пройденный путь

Главное — модель:
✔ обучена
✔ сконвертирована
✔ загружена
✔ реально запущена на K210

📌 Для кого это видео

начинающих работу с AI на K210

тех, кто хочет понять реальные ограничения встроенного ИИ

тех, кто хочет сделать свою первую рабочую модель, а не демо-пример