问题描述
我有一组60000个火车和10000个测试图像（227x227）。图像要么是全黑（标签1），要么是黑色，中间有白色斑点（标签255）。我可以根据该数据训练最简单的caffe网络，以达到95％或更高的准确性。我需要将其部署在嵌入式设备上，这样才是我想要的最简单的网络。
我尝试使用BVLC参考caffenet对其进行训练，并获得了99.6％的准确性。我将此模型转换为CMSISNN，以将其部署到ARM设备上，但生成了150MB的权重文件，这对于嵌入式设备不可行。
解决方法
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