4. 在TF2上训练神经网络生成的tflite模型在pc端测试时分类结果正确，部署到openmv无法正确分类？
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    • 在TF2上训练神经网络生成的tflite模型在pc端测试时分类结果正确，部署到openmv无法正确分类？

    • U

      为什么在tensorflow上训练的mobilenetv2网络生成的tflite模型在片pc端测试时能够正确实现图像分类，但部署到openmv之后无法正确分类？

      import sensor, image, time, os, tf

sensor.reset()                         # Reset and initialize the sensor.
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)    # Set pixel format to RGB565 (or GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)      # Set frame size to QVGA (320x240)
sensor.set_windowing((64, 64))       # Set 240x240 window.
sensor.skip_frames(time=2000)          # Let the camera adjust.

net = "model1_e.tflite"
labels = [line.rstrip('\n') for line in open("labels_all.txt")]

clock = time.clock()
#while(True):
    #clock.tick()

img = sensor.snapshot()
    #img = ((img / 255) - 0.5) * 2.0
    # default settings just do one detection... change them to search the image...
for obj in tf.classify(net, img, min_scale=1.0, scale_mul=0.8, x_overlap=0.5, y_overlap=0.5):
    print("**********\nPredictions at [x=%d,y=%d,w=%d,h=%d]" % obj.rect())
    img.draw_rectangle(obj.rect())
        # This combines the labels and confidence values into a list of tuples
    predictions_list = list(zip(labels, obj.output()))

    for i in range(len(predictions_list)):
        print("%s = %f" % (predictions_list[i][0], predictions_list[i][1]))

print(clock.fps(), "fps")
      0