问题描述
开发的流程、要点、难点和使用的工具有哪些，各位大神能不能详细说下
2 Answers
初始准备，基本操作
1.有设备，canmvk230，
2.给sd卡刷好镜像，插入开发板
3.usb连接电脑，使用canmvide软件调试
开发你要的识别装置
1.训练模型
1.准备好要识别的蔬菜种类 图片。
拍摄图片最好用k230的摄像头拍摄，后期用k230识别时，训练用拍摄的和正式识别时获取的图像质量，基本一致，保证了识别率
2.拍摄好图片后，按照你要使用的训练工具（如自搭的yolo，或者官网的在线训练，）分类排列好图片
3.♦新手建议用官网训练，直接出kmodel文件
自搭的yolo，需要配置几样东西
yaml文件：指定 待训练图片的路径 和 类别
yolov几s.yaml：只要修改 一下有几个类别即可
准备初始yolov几.pt权重，不需修改，训练时要用到
（这个配置过程可搜csdn网站，看看怎么弄得）
2.转换模型
1.自搭yolo训练情况下，需要按照canmvk230教程里，找到yolo大作战，安装转换kmodel工具 的过程
♦yolo大作战在官网教程/3.例程讲解/3.3AI例程讲解/k230yolo大作战
2.以上获得 kmodel文件
3.应用模型
1.连接开发板，，打开canmvide先
打开我的电脑，canmv文件夹，将获取的模型放置到sdcard/examples/kmodel 目录下
2.打开canmvk230官网教程，找到yolo大作战，，在里面找到你要用的代码，
复制到canmvide中，，然后修改其中几样配置：
看看kmodel的路径是否对，顺便把kmodel文件名改成你 训练的那个
lables： 改成 你训练的 类别（蔬菜种类名称）
model input size ：改成你训练时指定的尺寸 （官网还是自搭应该有个类似于 --imgs 的参数用来指定尺寸）
大致一个过程，如果使用自搭，会很费事，新手不推荐，更详细需要实操配合