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使用 SenseCraft AI 训练图像分类模型

分类是机器学习中的一项强大工具，它允许你训练模型来识别和归类不同类型的数据。在 SenseCraft AI 平台中，分类功能可以让你创建模型，根据训练过程中提供的图像来识别并区分各种物体、手势或场景。

通过在 SenseCraft AI 中训练分类模型，你可以解锁广泛的应用场景，例如：

  • 用于交互体验的手势识别

  • 用于库存管理或质量控制的物体检测

  • 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，也能创建满足特定需求的自定义模型。

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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 的模型训练为例，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。

没有 Seeed Studio 设备？也没关系！你仍然可以跟随本教程，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，我们将创建一个模型，用于识别四种不同的身体手势：双臂交叉、双臂张开、立正站姿以及用双手比心。

tip

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设备并点击 Connect。

为连接选择正确的串口。

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。

note

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。建议每个类别至少采集 40 张图像，以确保模型更加健壮和准确。

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。

tip

为每个类别采集的高质量、相关图像越多，模型的性能就会越好。尽量在光照、角度和背景上保持多样性，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，具体取决于模型的复杂度和训练数据量。

tip

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​

caution

请注意，如果你希望永久保存此模型，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并点击 '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' 并选择正确的串口以连接设备。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 平台上为不同的物体、手势或场景训练模型。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在 SenseCraft AI 平台上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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