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1.介绍
熟悉了一段开发板时间，了解了整体的识别流程，今天就来演示一下，先用系统自带的训练模式，后面会自己生成训练模型来识别。
2.操作
首先使用SecureCRT软件通过SSH连接开发板，输入用户名和密码，都为：root。
图1
然后使用FileZilla通过ftp连接开发板，用于数据的传输。
图2
可以看到系统的路径。
图3
接下来就开始分类识别了，首先查看一下驱动是否安装正常，然后进入例程中的【classification/build】路径下进行编译，编译结果如下图4所示。
图4
接下来就是进行识别了，在build目录下输入【./image_classify ../configs/resnet50/drink.json】就开始识别了。
图5
可以看到结果为【nongfu】，同时识别的图片为3.jpg，下面放出所有图片，图片3确实是农夫山泉哈，相似度为0.99997。
图6
通过官方给的说明，可以看到json的参数如下图7所示。
图7
修改一下识别的图片，结果为怡宝，而且相似度为0.999992。
图8
最后本来想导入百度来的图片进行识别的， 无奈好像无法将图片导入到系统中，这个问题是必须要解决的，要不后面训练的SDK也将无法导入。
图9
3.总结
通过这次操作，对分类识别有了一定的了解，也为后面的人脸识别打下基础！
【米尔AI边缘计算盒】Part1：开箱和准备
【米尔AI边缘计算盒】Part2：分类识别
【米尔AI边缘计算盒】Part3：是否能够同时识别两种矿泉水？
【米尔AI边缘计算盒】Part4：人脸检测模型训练
【米尔AI边缘计算盒】Part5：人脸识别模型测试
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