本项目是使用sipeed公司的勘智K210人工智能芯片进行设计的深度学习模型部署教程，
完整教程请参考： https://blog.csdn.net/baidu_39629638/article/details/105198926
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以下是完整的代码以及操作教程资料
下载此工程样本数据集：
链接：https://pan.baidu.com/s/1fpgWtH1Wr6l26wwY-_8NRQ 提取码：4z7r
在工程根目录下将[train_ann.zip]和[train_img.zip]解压到文件夹的根目录下
下载maix的固件烧录：
链接：https://pan.baidu.com/s/15K9zFWbQX3wf9IwQa2Z4Wg 提取码：jwob
下载数据集标注工具labelimg（源代码形式，非exe执行程序）
链接：https://pan.baidu.com/s/1HgmZuTsYG98eAMN4pw-IZg 提取码：xly9
下载ncc工具箱：
链接：https://pan.baidu.com/s/1AEU-RKJp9qwsd_082LU6Cg 提取码：igzx
将[ncc_0.1_win.zip]放置在工程根目录，解压到当前文件夹，等待转化
在[configs.json]中修改网络类型，lable标签（如raccoon），和其他参数 注意存放图片(train_img)和存放注释(train_ann)的文件夹名称
Copyright
- See LICENSE for details.
- This project started at basic-yolo-keras&basic-yolo-keras.
Reference （1）https://github.com/TonyZ1Min/yolo-for-k210