אימון מודל סיווג מותאם אישית

Teachable Machine של גוגל הוא כלי מבוסס דפדפן המאפשר למשתמשים ליצור מודלים לסיווג ללא קוד או הבנה מתקדמת בלמידת מכונה.

איסוף נתונים

אספו תמונות עבור כל קטגוריה שברצונכם לזהות. ודאו שיש לכם מערך נתונים מאוזן (מספר דומה של תמונות לכל קטגוריה). ודאו שיש גיוון בזווית המצלמה, תאורה, רקעים, מאפייני האובייקט וכו'.

אימון עם Teachable Machine

גשו לאתר Teachable Machine: teachable machine

• לחצו על כפתור "Get Started".
• בחרו ב-"Image Project" כדי ליצור מסווג תמונות.
• בחרו ב-"Standard image model"
• עבור כל קטגוריה:
  • לחצו על כפתור 'Add Class'.
  • העלו את התמונות השייכות לאותה קטגוריה.
• לאחר הוספת כל הקטגוריות, לחצו על כפתור "Train Model".
• לאחר השלמת האימון, תוכלו לבדוק את המודל ישירות בדפדפן.
• לחצו על כפתור "Export Model"
• נווטו ללשונית "Tensorflow Lite"
• בחרו ב-"EdgeTPU" אם יש לכם Limelight Google Coral
• בחרו ב-"Quantized" אם אתם משתמשים ב-Limelight 3A עבור FTC או אם אתם משתמשים בפונקציונליות רשת עצבית מבוססת CPU.
• הורידו את המודל.