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カスタム分類モデルのトレーニング

GoogleのTeachable Machineは、コードや機械学習の高度な理解なしで分類モデルを作成できるブラウザベースのツールです。

データ収集​

認識したい各クラスの画像を収集します。 バランスの取れたデータセット（各クラスにほぼ同数の画像）を確保してください。 カメラアングル、照明、背景、オブジェクトの特性などの多様性を確保してください。

Teachable Machineでのトレーニング​

Teachable Machineのウェブサイトにアクセスします：teachable machine

  • 「Get Started」ボタンをクリックします。
  • 画像分類器を作成するために「Image Project」を選択します。
  • 「Standard image model」を選択します。
  • 各クラスについて：
    • 「Add Class」ボタンをクリックします。
    • そのクラスに関連する画像をアップロードします。
  • すべてのクラスを追加した後、「Train Model」ボタンをクリックします。
  • トレーニングが完了すると、ブラウザ上でモデルをテストできます。
  • 「Export Model」ボタンをクリックします。
  • 「Tensorflow Lite」タブに移動します。
  • Limelight Google Coralをお持ちの場合は「EdgeTPU」を選択します。
  • FTC用のLimelight 3Aを使用している場合、またはCPUニューラルネットワーク機能を使用している場合は「Quantized」を選択します。
  • モデルをダウンロードします。