用MXNet在树莓派上创建计算机视觉系统

      为了发送命令到树莓派以更新MXNet模型的运行，我们能发布 MQTT 主题。例如，如需要更新SqueezeNet模型为更大、更精确的ResNet模型时，我们可以在 MQTT 客户端的 Publish 部分中，发送如下 JSON 到sdk/test/load topic 中：

{"synset": "synset.txt","prefix": "resnet-18","label_name": "softmax_label","params_url": "http://data.mxnet.io/models/imagenet/resnet/18-layers/resnet-18-0000.params","symbol_url": "http://data.mxnet.io/models/imagenet/resnet/18-layers/resnet-18-symbol.json"}

      下图就是在 MQTT 客户端中的样子：

      树莓派从 Model Zoo 中下载新的神经网络符号和参数文件，然后加载它们持续进行预测。我们不需要下载一个新的synset。因为这两个模型都是用于挑战 ImageNet 任务而构建，所以我们试图识别的物体都是一样的。