OpenMV MicroPython
13.1.16. 模型動物園與 NPU 轉換¶
IDE 隨附一個預先訓練的機器學習模型函式庫——臉部偵測、人物偵測、物件偵測、姿態估計等等——並透過 IDE 的資源更新保持最新。Tools → Machine Vision → Open Model Zoo 可瀏覽此函式庫：選取一個模型即可在檔案樹旁看到其說明頁面，並勾選篩選器以將清單縮小至適合你開發板的模型。
Model Zoo 瀏覽器，已選取一個模型並開啟其說明頁面。¶
選擇一個模型後，IDE 會將其複製出來以供執行：當目標開發板具有 NPU 加速器時，它會為該開發板的 NPU 轉換模型，將相符的標籤檔一併複製，並將目的地預設為已連線相機的磁碟機。從那裡開始，指令碼端只需呼叫一次 ml.Model 建構式即可。同樣的瀏覽器也可從 ROMFS 編輯器內部開啟，對於具有 ROMFS 的開發板而言，那是放置模型更好的目的地——ROMFS 中的模型可直接從 flash（快閃記憶體）執行，無需複製到 RAM。
13.1.16.1. 轉換其他模型¶
Tools → Machine Vision → Convert Model for NPU 會對來自任何其他地方的模型執行相同的轉換——以 Edge Impulse 或 Roboflow 訓練的、從訓練框架匯出的，或下載而來的模型。配備 NPU 的開發板各自都有一個由 IDE 附帶並驅動的廠商編譯器：Ethos-U NPU 使用 Vela，而 ST Neural-ART NPU 則使用 ST Edge AI。此工具會從已連線的相機取得目標開發板（或在沒有連線時詢問），並從你那裡取得模型檔案。已轉換的模型會被辨識出來並直接複製，而當所選開發板沒有 NPU 時，此工具會說明這一點並略過轉換——未轉換的模型仍可在這些開發板上以 CPU 執行。
在配備 NPU 的開發板上，轉換並非可有可無：未轉換的模型最好的情況也只是退回到 CPU 並以慢上許多倍的速度執行，而在某些開發板上它根本無法執行。ROMFS 編輯器與模型動物園會自動套用轉換；此選單項目則是為了透過其他途徑取得的模型而存在。