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1问：mcu上能部署的应该不会很深？会不会过拟合不太会发生？

恩智浦：如果数据集过小，过简单，模型简单也可能会有过拟合问题。

观众甲：过拟合，我认为还和你的数据集有关系，太小就容易出现。

恩智浦：这个组别，模型设计比重不太高，关键得是数据集的制作。

追问：嗯嗯，是的，数据集更加的重要，毕竟比赛主要是分类就行了。

恩智浦：模型是一方面，部署到小车后的运行效果也很重要。

2问：归一化一般是归一化到0到1还是-1到1呢？有什么区别？

恩智浦：理论上-1~1 表达范围更大，效果可能会更好。

3问：为什么恩智浦的eiq与nncu有什么区别？为什么不直接使用eiq部署到rt1064？

恩智浦：eiq不如NNCU 好用。

4问：在车速快的情况下，可能会有问题？

恩智浦：所以需要调试，模型只是基础，需要运动控制来配合。

5问：有没有人试过目标检测模型？可以跑动吗，走感觉分类可能会漏。

恩智浦：mcu上跑不动。有其他辅助办法，如果先通过openmv。

6问：mcu上部署的主要问题是内存问题对吗？

恩智浦：如果有外置sram,就不用考虑内存问题。

7问：这个模型训练用什么，tensorflow嘛？

恩智浦：keras 或tensorfllow 都可以，tensorflow需要转成tflite。

8问：那如果对openmv来说呢？应该没有外置sram？

恩智浦：逐飞科技后面会做带sdram的openmv 小板。

9问：eiq与nncu有什么区别，既然nncu好用一些，NXP官网上为啥没有nncu？

恩智浦：eiq不只是可以用于MCU，而nncu是特为MCU用的，eiq可以跨平台，但nncu不方便跨平台。eiq还没有完全完成，所以不如nncu好用

10问：指在树莓派上尝试，因为没有art，而且mv上部署不了tflite。

恩智浦：最新的openmv可以支持tflite了。

11问：是nxp的openmv可以刷固件了吗？

恩智浦：后面会有新的openmv硬件，有外置sram，支持最新的openmv。

12问：可以直接把模型直接导入上一届ai car的导入模型的工程吗？

恩智浦：上一届ai是电磁数据，模型是回归模型；本次是图片识别，分类模型，完全不同。

13问：导入模型的函数应该怎么写呢？

恩智浦：后续会有示例发布出来给你们参考。

14问：硬件都还没有怎么就到了部署导入了？

恩智浦：今天的课程后，大家可以先尝试用cifar10数据集训练自己写的模型。

15问：openartmini会有例程吗 ？

恩智浦：会有基于新的openmv小板的例程。原有的板子受内存限制，很难运行复杂模型。

16问：请问比赛时用openmv吗？

恩智浦：不一定，只要是NXP MCU就行。

17问：NXP AI视觉组有提供数据集嘛？

恩智浦：https://gitee.com/crist_xu/smartcar

18问：推荐openmv还是openart mini呢？

恩智浦：openart mini。

19问：openartmini跟rt1064-evk是不是差不多？

恩智浦：MCU一样，但板子上的资源不一样。

20问：openmv中的神经网络文件是需要自己构建吗？

恩智浦：模型设计、训练、部署都需要学生自己完成。

21问：如何使用有教程吗？

恩智浦：后续会有文档和代码，配合open mini使用。

22问：数据集过大深度越深会造成权重过大吗？然后部署到mcu上会很慢是不是？

恩智浦：数据集不会加大权重，模型深度、参数会影响。

23问：是不是就是只能转化keras训练出来的.h5文件呀？

恩智浦：培训中已经说了，NNCU只支持keras。