使用自定义训练模型运行示例应用程序

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使用自定义训练的 YOLOv8 LiteRT 模型

1. 在参考应用程序中用您的新模型替换现有模型。
2. 使用您的自定义标签更新标签文件。
3. 使用更新后的模型运行参考应用程序。

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更新标签文件

[
  {"id": 0, "color": "0x00FF00FF", "label": "person"}
]

[
  {"id": 0, "color": "0x00FF00FF", "label": "person"},
  {"id": 1, "color": "0x00FF00FF", "label": "bicycle"},
  {"id": 2, "color": "0x0000FFFF", "label": "car"},
  {"id": 3, "color": "0x00FF00FF", "label": "motorcycle"}
]

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使用自定义模型运行目标检测

1. 在主机上，设置用户环境变量：
   export USER=root
   
2. 将模型复制到设备：
   scp yolov8_custom.tflite $USER@<IP_ADDRESS_OF_TARGET_DEVICE>:/etc/models/
   
3. 将标签文件复制到设备：
   scp yolov8_custom.json $USER@<IP_ADDRESS_OF_TARGET_DEVICE>:/etc/labels/
   
4. 使用 SSH 登录设备：
   ssh $USER@<IP_ADDRESS_OF_TARGET_DEVICE>
   
5. 编辑 /etc/configs/config_detection.json 配置文件：
   {
     "file-path": "/etc/media/video.mp4",
     "ml-framework": "tflite",
     "yolo-model-type": "yolov8",
     "model": "/etc/models/yolov8_custom.tflite",
     "labels": "/etc/labels/yolov8_custom.json",
     "threshold": 40,
     "runtime": "dsp"
   }
   
6. 运行示例应用程序：
   gst-ai-object-detection --config-file=/etc/configs/config_detection.json
   

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注意事项

• 要显示所有可用选项，请运行：
  gst-ai-object-detection -h
  
• 要停止应用程序，请按 Ctrl+C。