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验证模型性能

在上传或转换自定义模型后，在将其部署到生产环境之前，先验证它能否在 reCamera Pro 上正确运行。

步骤 1：启动推理​

  1. 在 Web UI 中，进入 AI Inference → Inference Configuration。
  2. 启用推理。
  3. 将你的模型选择为 Running Model。
  4. 设置推理频率。
  5. 点击 Save Configuration。

步骤 2：检查实时监控​

进入 Real-time Inference Monitoring 以观察：

指标需要检查的内容
推理状态运行中或已停止
FPS每秒帧数——越高越好
检测结果类别名称、置信度分数、边界框
检测数量每帧检测到的目标数量

步骤 3：验证检测精度​

  1. 将摄像头对准与你检测类别相匹配的测试目标。
  2. 观察检测结果是否显示正确的类别名称以及合理的置信度分数。
  3. 检查是否存在误报（检测到不存在的目标）和漏检（存在的目标未被检测到）。

调整后处理参数​

如果检测质量较差，请返回 Model Configuration：

参数影响
IOU 阈值较低 → 更少的重复框；较高 → 保留更多重叠框
置信度阈值较低 → 检测更多（包括误报）；较高 → 检测更少但更可靠
max_obj每帧报告的最大目标数量

步骤 4：检查资源占用​

通过 SSH 在推理过程中监控设备资源占用：

# CPU and memory
top -bn1 | head -5

# NPU usage (if available)
# TODO(verify): confirm the command to check RKNN NPU utilization on reCamera Pro

常见问题​

现象可能原因解决方法
模型加载失败不兼容的算子或量化格式使用 RKNN-Toolkit2 重新转换；查看 Model Compatibility
FPS 非常低模型过大或过于复杂使用更轻量的模型或降低输入分辨率
无检测结果类别配置错误或阈值过高确认检测类别与模型输出一致；降低置信度阈值
类别名称乱码类别列表不匹配在 Model Configuration 中重新导入正确的类别 TXT 文件

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技术支持与产品讨论​

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