13.7.6. 总结

整条路径，从头到尾：在摄像头上录制素材，上传片段并将其采样为帧，用 Auto Label 加复核环节为帧打标签，用合理的增强构建一个数据集版本，在 Roboflow 的服务器上训练一个小型 YOLO 系列检测器，并从 OpenMV 部署目标下载整数量化的 TFLite 权重。随后该模型会通过与任何其他模型相同的 ROMFS 流程加载。

一个理念贯穿始终：在摄像头实际会看到的内容上进行训练。用将要运行模型的那台摄像头采集，针对它将遇到的变化进行增强，并以适合该硬件的小分辨率进行训练。以这种方式构建的模型，在摄像头上的表现会与测试时一致。