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Entraînement d'un modèle de classification personnalisé

Google's Teachable Machine est un outil basé sur le navigateur qui permet aux utilisateurs de créer des modèles de classification sans code ni compréhension avancée de l'apprentissage automatique.

Collecte de données​

Rassemblez des images pour chaque classe que vous souhaitez reconnaître. Assurez-vous d'avoir un ensemble de données équilibré (un nombre à peu près égal d'images pour chaque classe). Assurez-vous d'avoir une diversité dans l'angle de la caméra, l'éclairage, les arrière-plans, les caractéristiques des objets, etc.

Entraînement avec Teachable Machine​

Allez sur le site web de Teachable Machine : teachable machine

  • Cliquez sur le bouton "Get Started".
  • Sélectionnez "Image Project" pour créer un classificateur d'images.
  • Sélectionnez "Standard image model"
  • Pour chaque classe :
    • Cliquez sur le bouton 'Add Class'.
    • Téléchargez les images correspondant à cette classe.
  • Après avoir ajouté toutes les classes, cliquez sur le bouton "Train Model".
  • Une fois l'entraînement terminé, vous pouvez tester le modèle directement dans le navigateur.
  • Cliquez sur le bouton "Export Model"
  • Naviguez jusqu'à l'onglet "Tensorflow Lite"
  • Sélectionnez "EdgeTPU" si vous avez un Limelight Google Coral
  • Sélectionnez "Quantized" si vous utilisez un Limelight 3A pour FTC ou si vous utilisez la fonctionnalité de réseau neuronal CPU.
  • Téléchargez le modèle.