训练类型 - 分类
分类是机器学习中的一项强大工具，它可以让你训练一个模型来识别和归类不同类型的数据。在 SenseCraft AI 平台中，分类功能可以让你基于训练过程中提供的图像，创建能够识别并区分各种物体、手势或场景的模型。
通过使用 SenseCraft AI 训练一个分类模型，你可以解锁广泛的应用场景，例如：
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用于交互体验的手势识别
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用于库存管理或质量控制的目标检测
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用于自主导航或环境监测的场景分类
SenseCraft AI 平台简化了分类流程，让你无需具备深厚的机器学习专业知识，就能创建满足特定需求的自定义模型。
入门指南
在本综合指南中，我们将带你一步步完成在 SenseCraft AI 平台上训练分类模型的全过程。虽然我们主要以 XIAO ESP32S3 Sense 为例进行模型训练，但需要注意的是，该平台同样兼容其他 Seeed Studio 设备，例如 Grove Vision AI 和 Watcher。
还没有 Seeed Studio 设备？也没关系！你仍然可以跟随教程，使用笔记本电脑的内置摄像头体验整个训练流程。不过，为了获得最佳性能和效果，我们建议使用目标设备来训练并部署你的模型。
训练一个识别身体手势的模型
在本教程中，我们将创建一个能够识别四种不同身体手势的模型：双臂交叉、双臂张开、立正站姿以及用双手比心。
SenseCraft AI 平台最多支持 200 个分类类别，为你创建满足特定需求的模型提供了充足的灵活性。
步骤 1. 连接你的设备
如果你正在使用 XIAO ESP32S3 Sense 等 Seeed Studio 设备，请通过 USB-C 线将其连接到电脑。从下拉菜单中选择对应的设备，然后点击 Connect。
选择用于连接的正确串口。
如果你使用的是笔记本电脑的摄像头，可以跳过此步骤。因为当你进入此页面时，会自动显示摄像头的实时画面。如果没有显示，请检查浏览器权限。
请使用 Microsoft Edge 或 Google Chrome。
步骤 2. 创建并标注类别
点击现有类别名称右侧的铅笔按钮，可以重命名已有类别。点击下方的 Add a Class 按钮，为你想要识别的身体手势创建四个类别。
将这些类别标注为：“Crossed Arms”、“Open Arms”、“Standing at Attention” 和 “Heart Shape”。请再次确认每个类别名称是否正确。
步骤 3. 采集训练数据
从列表中选择第一个类别（例如 “Crossed Arms”）。站在摄像头前，做出对应的身体手势。按住 Hold to Record 按钮以采集该手势的图像，松开按钮停止录制。每个类别至少采集 40 张图像，以确保模型足够健壮且准确。
对其余每个类别重复上述过程，为每种手势采集多样化的图像。
为每个类别采集的高质量、相关图像越多，模型的表现就会越好。尽量在光照、角度和背景上增加多样性，以提升模型的泛化能力。
步骤 4. 训练模型
当你为每个类别采集到足够数量的图像后，点击 'Start Training' 按钮开始模型训练过程。训练通常需要 1–3 分钟，具体时间取决于模型的复杂度和训练数据量。
在训练模型时，请不要立即关闭或离开网页，否则页面内容可能会丢失。
步骤 5. 部署已训练模型
请注意，如果你希望永久保存该模型，请务必先点击 Save to SenseCraft，将模型保存到你的账号下，以避免丢失。
模型训练完成后，就可以将其部署到目标设备上了。如果你使用的是 XIAO ESP32S3 Sense 或其他 Seeed Studio 设备，请从下拉菜单中选择合适的设备，然后点击 'Deploy to device'。如果你是使用笔记本电脑摄像头训练的模型，可以跳过此步骤，直接进入结果演示。
点击 'Confirm' 并选择正确的串口进行设备连接。部署过程可能需要 1–3 分钟，请耐心等待其完成。
结果演示
恭喜！你已经成功训练并部署了身体手势识别模型。现在是检验成果的时候了：
- 将摄像头对准你自己或测试对象。
- 依次做出每一种已训练的身体手势。
- 观察模型的实时预测和分类结果。
- 确认模型是否能够准确识别并分类每个手势。
你可以尽情尝试在 SenseCraft AI 平台上训练用于不同物体、手势或场景的模型。无论你使用的是 Seeed Studio 设备还是笔记本电脑摄像头，整体流程基本相同。
请记住，虽然平台允许你使用任意摄像头来训练模型，但为了获得最佳效果和性能，我们建议使用目标设备（目前仅限 Seeed Studio 设备）来训练并部署你的模型。
通过本综合指南，你现在应该已经对如何使用 SenseCraft AI 平台训练分类模型有了扎实的理解。祝你训练顺利，尽情为你的项目打造强大且定制化的 AI 模型！
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