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训练自定义分类器模型

Google 的 Teachable Machine 是一个基于浏览器的工具，允许用户无需编写代码或深入了解机器学习即可创建分类器模型。

数据收集​

收集您想要识别的每个类别的图像。 确保您拥有平衡的数据集（每个类别的图像数量大致相等）。 确保在相机角度、光照、背景、物体特征等方面具有多样性。

使用 Teachable Machine 进行训练​

访问 Teachable Machine 网站：teachable machine

  • 点击"Get Started"按钮。
  • 选择"Image Project"来创建图像分类器。
  • 选择"Standard image model"
  • 对于每个类别：
    • 点击"Add Class"按钮。
    • 上传属于该类别的图像。
  • 添加完所有类别后，点击"Train Model"按钮。
  • 训练完成后，您可以直接在浏览器中测试模型。
  • 点击"Export Model"按钮
  • 导航到"Tensorflow Lite"选项卡
  • 如果您有 Limelight Google Coral，请选择"EdgeTPU"
  • 如果您使用的是 Limelight 3A 用于 FTC，或者您正在使用 CPU 神经网络功能，请选择"Quantized"
  • 下载模型。