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创建好账号后，可以打开主页新建一个工程

跳出这个选no就可以不用标label直接整张图训练，要更改可以去dashboard》labeling method改

然后在这个工程中选择添加自己的照片等数据，他支持这些格式的数据我们现在一般是用在openmv opencv yolo 等视觉项目上，所以现在接触的是图片数据

找到并点击upload上传数据

选择你要输入的数据，可以以文件夹的形式或是单独一个文件的形式上传，一定要选择label，这个label是对于你本次上传的一切图片的整张图片都作为单独label，如果你的图片要单独人工圈出对象位置，就要单独每个一个一个去表label范围和名字，同样的label被认为是同样的对象，这种操作要再新创建一个project，并在跳出这个时选yes

也可以去dashboard那里更改，这句话的意思是你是否在检测某个物体还是整张照片，对应你是否要自己标物体所在还是整张照片就是物体label无需再表

这个选项

添加好后直接create 一个 impulse

添加下面的image 和transfor learning 方式并保存

打开image

选择RGB还是灰度

打开迁移学习设置

保持默认设置就可以开始save&train，训练完就可以看到结果了

这个模块可以测试你的训练结果

这个模块是用来导出的

在search这搜索你要应用的平台

我用在openmv所以选

点build开始构造

你可以点击去学习如何部署

打开下载得到的文件夹

把.tflite的模型文件和.txt的label文件放入openmv 板 然后把.py运行在openmv中就行