在 RPi / PC 運行 Teachable Machine 訓練的模型 – Part 1 訓練模型

在 Teachable Machine 訓練及滙出模型

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!