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Entrenando un Modelo de Clasificador Personalizado

Google's Teachable Machine es una herramienta basada en navegador que permite a los usuarios crear modelos de clasificación sin necesidad de código o comprensión avanzada del aprendizaje automático.

Recopilación de Datos​

Reúne imágenes para cada clase que quieras reconocer. Asegúrate de tener un conjunto de datos equilibrado (un número aproximadamente igual de imágenes para cada clase). Asegúrate de tener diversidad en el ángulo de la cámara, iluminación, fondos, características de los objetos, etc.

Entrenamiento con Teachable Machine​

Ve al sitio web de Teachable Machine: teachable machine

  • Haz clic en el botón "Get Started".
  • Selecciona "Image Project" para crear un clasificador de imágenes.
  • Selecciona "Standard image model"
  • Para cada clase:
    • Haz clic en el botón 'Add Class'.
    • Sube las imágenes pertenecientes a esa clase.
  • Después de añadir todas las clases, haz clic en el botón "Train Model".
  • Una vez completado el entrenamiento, puedes probar el modelo directamente en el navegador.
  • Haz clic en el botón "Export Model"
  • Navega a la pestaña "Tensorflow Lite"
  • Selecciona "EdgeTPU" si tienes un Limelight Google Coral
  • Selecciona "Quantized" si estás usando un Limelight 3A para FTC o si estás usando la funcionalidad de Red Neuronal en CPU.
  • Descarga el modelo.