请问利用Edge Impulse网站进行的神经网络训练是基于什么算法实现的？如果不想利用网站进行训练，而是想基于算法来实现神经网络的训练，利用什么进行开发以及转换成OpenMV能调用的模型？

OpenMV4 Plus 的VIN 和 GND 连到arduino的5v 和GND ，为什么串口接收不到数据？如果是usb连电脑可以正常运行

垃圾分类项目：请问一下代码如何实现让openmv只拍一张图然后就停止运行判断？

请问一下 tensorflow+mobilenetV2训练出来的模型 ckpt文件如何转换成tflite文件，以便能嵌入openmv4 Plus？

用edge impulse训练是根据RGB识别，准确度不够[捂脸]，感觉还是要用mobilenet神经网络

CNN网络模型库的模型从命名我也看不出模型的作用是什么

在机器学习-cifar10-神经网络训练例程里面，说Openmv4 Plus用TensorFlow Lite替代是什么意思？我想训练一个神经网络进行图像的分类识别。但是CNN网络库的tflite文件不是我想要的模型

垃圾分类的神经网络模型是否可以不用EDGE IMPULSE网站训练的模型，而是用自己通过Python写的神经网络模型来进行识别？

重新安装试试行不行

1 import sensor, image, time, os, tf
2
3 sensor.reset() # Reset and initialize the sensor.
4 sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # Set pixel format to RGB565 (or GRAYSCALE)
5 sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # Set frame size to QVGA (320x240)
6 sensor.set_windowing((240, 240)) # Set 240x240 window.
7 sensor.skip_frames(time=2000) # Let the camera adjust.
8
9 net = "trained.tflite"
10 labels = [line.rstrip('\n') for line in open("labels.txt")]
11
12 clock = time.clock()
13 while(True):
14 clock.tick()
15
16 img = sensor.snapshot()
17
18 for obj in tf.classify(net, img, min_scale=1.0, scale_mul=0.8, x_overlap=0.5, y_overlap=0.5):
19 print("**********\nPredictions at [x=%d,y=%d,w=%d,h=%d]" % obj.rect())
20 img.draw_rectangle(obj.rect())
21 predictions_list = list(zip(labels, obj.output()))
22 for i in range(len(predictions_list)):
23 print("%s = %f" % (predictions_list[i][0], predictions_list[i][1]))
24 print(clock.fps(), "fps")

有几行代码没有看懂，第14、18-24行的代码能注释一下吗？