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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がなくても、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、オブジェクトの特徴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: 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ら、「Train Model」ボタンをクリックします。
  • トレーニングが完了したら、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。