一、项目介绍：

      本次参加的活动平台是ADI的MAX78000FTHR,开发板上集成了：图像传感器、数字麦克风、TF卡、RGB灯和按键等；我想要完成的项目是：手势识别，将识别结果通过串口打印在电脑终端；

二、项目设计思路：

      根据官方提供的文档，我选择使用ubuntu，SDK来完成项目；

      大致思路如下：1.使用开发板采集不同手势图片以及不同环境图片各20组；

                               2.修改官方例程，使用ubuntu来训练素材；

                               3.将训练结果导入SDK例程，完成手势识别以及结果输出；

三、搜集素材的思路

       此处照着教学视频跑通了CAMER例程，但还没有完成照片的输出；

四、预训练实现过程

       教程提供的开发流程框图如下图：

         环境搭建分两步：

        第一步：ubuntu部分，大概需要以下操作：安装ubuntu20.04，更新系统，安装训练环境，安装资源，下载工程文件，开始训练，量化。

        第一次接触linux系统，环境搭建过程磕磕绊绊。大部分步骤跟着视频教程可以完成，但有些地方报错后就进行不下去了，此处记录几处卡壳的地方：

        （1）.安装pyenv，没有科学的上网工具，不能直接从github安装PYENV：显示连接不上：

       解决方法是下载到本地安装，代码如下：

https://blog.csdn.net/m0_37616927/article/details/108770185
echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc
echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

        执行以上代码后倒是安装成功了，只是每次重启后还得执行source .bashrc才能正常用；

      （2）.安装numpy提示需要升级torch到1.13.0，使用pip升级torch：

pip install --upgrade torch==1.13.0

        (3) .从github下载training前需要先安装git，填写账号信息：

sudo apt install git
git config --global user.email "xxxxxxxxxxxxx"
git config --global user.name "xxxxxxxxxxxxx"

     如果下载不来，就多试几次；此处记录一条重要指令删除文件夹：

sudo rm -rf /xxxx/xxxx/xxxx

       (4) .训练的过程中每次到[32]时，就killd了。查了一下是内存不足了，扩充内存方法如下：

sudo dd if=/dev/zero of=/swapfile bs=64M count=160
sudo mkswap /swapfile
chmod 0600 /swapfile
sudo swapon /swapfile
sudo bash -c 'echo "/var/swapfile swap swap defaults 0 0" >> /etc/fstab'

        文档中提到电脑独立显卡可以极大程度提升开发速度；我查了下自己的电脑不带独立显卡，不算下载资源，单纯训练就需要3-4个小时；所以我将train.py中的epochs改成了6，先有个结果；

     （5）.训练完成切换到ai8x-synthesis/执行scripts/quantize_kws20_v3.sh ；

       第二步：是安装MAXIM SDK,也是照着视频做即可，但是我在使用eclipse拉例程的时候不能选择MAXIM例程；解决方法是从eclipse.bat打开eclipse即可：

五、心得体会：

       搭建好的环境和测试的例程不要随意删掉....