Day21 [Part 1] 在 Teachable Machine 訓練模型
不久前，我與大家分享了一款能辨識物件位置的 Python 程式。今天，我要為大家帶來另一款類似的程式，但它的獨特之處在於我們使用的辨識模型是自己親自訓練的！更令人期待的是，我已親自測試確認這款 Python 程式能成功運行在 Raspberry Pi 和 PC 上。這也意味著，你可將它應用在各種不同類型的企劃上，極具靈活性喔！
▼ 1. 先到 Teachable Machine 的網址 https://teachablemachine.withgoogle.com
▼ 2. 開始建立模型吧！請按 New Project \ Image Project
▼ 3. 選擇 Standard image model
▼ 4. 然後自訂各 Class 然後以 Webcam / 上載圖片 收集資料
▼ 5. 訓練方法也很容易，只要在純色背景前不斷用 Webcam 拍攝物件的不同角度相片便可。
▼ 6. 完成收集資料後便可按 Training \ Train Model 開始進行訓練。
▼ 7. 訓練期間請不要移到其他地方以免影響訓練。
▼ 8. 完成 Training 後便可以開始 Preview。
▼ 9. 最後就是按 Export Model \ 選 Tensorflow Lite 及 Quantized \ 按 Download my model 並等待，最後便會得到一個 zip 檔，請先收藏好待下一節將會用到哦！
🟡 小小挑戰一下
大家可以嘗試進行一些修改或改良喔! 例如:
✌️嘗試改變訓練的方式讓訓練出來的模型更準確
😁 明天見!