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在上篇文章中我们简介了如何使用SenseCraft 来直接烧录别人已经训练好了的模型到ESP32-S3-Xiao-Sense开发板，在本文中我讲介绍如何使用这个平台来训练图像分类的模型并且部署到ESP32-S3-Xiao-Sense。

1- 首先在SenseCraft 中点击训练的按钮。

2- 然后我们可以看到上述一共支持三种的模型，第一种是图像分类的模型训练，第二种是声音分类的检测。 第三种则是支持图像目标检测（即在一张图片中找到对应的目标图像）我这里拿图像分类举例子。对于图像的分类，首先我们需要有数据集，即被检测的图像，这里一共支持两种方式、第一种是通过摄像头或者esp32采集。

这里并不是很推荐使用ESP32进行采集，帧率太低了。 所以建议要么使用电脑摄像头采集或者直接使用本地的图片进行上传。 我这里演示使用本地图像上传的方式。

3- 图像上传和标签。

首先上传卡比兽的图片，并且Classname 修改成卡比兽。然后我们上传小火龙的图片到Class2.

4- 开始训练。这里的训练是完全完全的黑盒，只能设置训练的epochs。别的什么都没有修改的意义。这里比edge impulse差的太多了。

什么训练细节都看不到，就只有这两三个超参数可以修改。

5- 模型部署

训练完成之后我们便可以直接在网页上将我们上述训练的模型部署到开发板上。点击确定进行部署

进行烧录。它这个平台只有一点觉得挺好的就是可以访问公共的模型和可以分享自己的模型。以及生成的代码可以直接烧录和接口返回base64图片供用户预览。

烧录成功，并且进行推理测试。

6- 推理测试。

正确识别为小火龙。

正确识别为卡比兽。

总结

本文主要介绍了如何使用SenseCraft平台对图像分类模型进行训练和部署。SenseCraft 平台对seeed的产品支持性较好，完全支持0代码的部署，但是训练过程较为黑盒，没办法选择模型的backbone 比如 MobileNet或者ResNet and etc. 如果使用Seeed家的产品的话建议选择该平台。