एक कस्टम वर्गीकरण मॉडल का प्रशिक्षण
Google का Teachable Machine एक ब्राउज़र-आधारित टूल है जो उपयोगकर्ताओं को बिना किसी कोड या मशीन लर्निंग की उन्नत समझ के वर्गीकरण मॉडल बनाने की अनुमति देता है।
डेटा संग्रह
प्रत्येक वर्ग के लिए छवियाँ एकत्र करें जिन्हें आप पहचानना चाहते हैं। सुनिश्चित करें कि आपके पास एक संतुलित डेटासेट है (प्रत्येक वर्ग के लिए लगभग समान संख्या में छवियाँ)। सुनिश्चित करें कि आपके पास कैमरा कोण, प्रकाश व्यवस्था, पृष्ठभूमि, वस्तु विशेषताओं आदि में विविधता है।
Teachable Machine के साथ प्रशिक्षण
Teachable Machine वेबसाइट पर जाएँ: teachable machine
- "Get Started" बटन पर क्लिक करें।
- छवि वर्गीकरण बनाने के लिए "Image Project" का चयन करें।
- "Standard image model" का चयन करें
- प्रत्येक वर्ग के लिए:
- 'Add Class' बटन पर क्लिक करें।
- उस वर्ग से संबंधित छवियों को अपलो ड करें।
- सभी वर्गों को जोड़ने के बाद, "Train Model" बटन पर क्लिक करें।
- प्रशिक्षण पूरा होने के बाद, आप ब्राउज़र में ही मॉडल का परीक्षण कर सकते हैं।
- "Export Model" बटन पर क्लिक करें
- "Tensorflow Lite" टैब पर नेविगेट करें
- यदि आपके पास Limelight Google Coral है तो "EdgeTPU" का चयन करें
- यदि आप FTC के लिए Limelight 3A का उपयोग कर रहे हैं या आप CPU न्यूरल नेटवर्क कार्यक्षमता का उपयोग कर रहे हैं तो "Quantized" का चयन करें।
- मॉडल डाउनलोड करें।