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，允许用户在不需要任何代码或高级机器学习知识的情况下创建分类器模型。

数据收集

为每个你想识别的类别收集图像。 确保你有一个平衡的数据集（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"来创建一个图像分类器。
• 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，你可以直接在浏览器中测试模型。
• 点击"Export Model"按钮
• 导航到"Tensorflow Lite"标签
• 如果你有Limelight Google Coral，选择"EdgeTPU"
• 如果你使用的是FTC的Limelight 3A或者你正在使用CPU神经网络功能，选择"Quantized"。
• 下载模型。