分類
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トレーニングの種類 - 分類
分類は、機械学習において強力なツールであり、モデルをトレーニングして異なる種類のデータを認識し、分類することができます。SenseCraft AIプラットフォームでは、分類を使用して、トレーニング中に提供された画像に基づいて、さまざまなオブジェクト、ジェスチャー、またはシーンを識別し区別するモデルを作成することができます。
SenseCraft AIで分類モデルをトレーニングすることで、以下のような幅広いアプリケーションを実現できます：
インタラクティブな体験のためのジェスチャー認識
在庫管理や品質管理のためのオブジェクト検出
自律ナビゲーションや環境モニタリングのためのシーン分類
SenseCraft AIプラットフォームは分類プロセスを簡素化し、広範な機械学習の専門知識を必要とせずに、特定のニーズに合わせたカスタムモデルを作成できるようにします。
はじめに
この包括的なガイドでは、SenseCraft AIプラットフォームを使用して分類モデルをトレーニングするプロセスを説明します。主にXIAO ESP32S3 Sense向けのモデルトレーニングに焦点を当てますが、このプラットフォームはGrove Vision AIやWatcherなどの他のSeeed Studioデバイスとも互換性があります。
Seeed Studioデバイスをお持ちでない場合でも問題ありません！ノートパソコンの内蔵カメラを使用してトレーニングプロセスを体験することができます。ただし、最適なパフォーマンスと最高の結果を得るためには、ターゲットデバイスを使用してモデルをトレーニングおよびデプロイすることをお勧めします。
ボディジェスチャーを認識するモデルのトレーニング
このチュートリアルでは、以下の4つの異なるボディジェスチャーを認識するモデルを作成します：腕を交差させる、腕を広げる、気をつけの姿勢、手でハート形を作る。
SenseCraft AIプラットフォームは最大200カテゴリの分類をサポートしており、特定のニーズに合わせたモデルを作成する柔軟性を提供します。
ステップ1. デバイスを接続する
XIAO ESP32S3 SenseのようなSeeed Studioデバイスを使用している場合は、USB-Cケーブルを使用してコンピュータに接続してください。ドロップダウンメニューから対応するデバイスを選択し、接続をクリックします。
正しいシリアルポートを選択して接続します。
ノートパソコンのカメラを使用している場合、このステップをスキップできます。このページにアクセスすると、カメラのライブフィードが自動的に表示されます。表示されない場合は、ブラウザの権限を確認してください。
Microsoft EdgeまたはGoogle Chromeを使用してください。
ステップ2. カテゴリを作成してラベル付けする
既存のクラス名の右側にある鉛筆ボタンをクリックして、既存のクラス名を変更します。下部のクラスを追加ボタンをクリックして、認識したいボディジェスチャーのための4つのカテゴリを作成します。
カテゴリに以下のようにラベルを付けます：「腕を交差させる」、「腕を広げる」、「気をつけの姿勢」、「ハート形」。各カテゴリが正しく名前付けされていることを再確認してください。
ステップ3. トレーニングデータを収集する
リストから最初のカテゴリ（例：「腕を交差させる」）を選択します。カメラの前に立ち、対応するボディジェスチャーを行います。録画を保持ボタンを押し続けてジェスチャーの画像をキャプチャします。ボタンを離すと録画が停止します。各カテゴリにつき最低40枚の画像をキャプチャして、堅牢で正確なモデルを確保してください。
残りのカテゴリについても同様のプロセスを繰り返し、各ジェスチャーの多様な画像を収集します。
各カテゴリに対して高品質で関連性のある画像を多く収集するほど、モデルの性能が向上します。照明、角度、背景にバリエーションを持たせることで、モデルの一般化能力を向上させることができます。
ステップ4. モデルをトレーニングする
各カテゴリに十分な数の画像を収集したら、「トレーニング開始」ボタンをクリックしてモデルのトレーニングプロセスを開始します。トレーニングプロセスは通常、モデルの複雑さやトレーニングデータの量に応じて1〜3分かかります。
モデルをトレーニングしている間は、ウェブページをすぐに閉じないでください。そうしないとページの内容が失われる可能性があります。
ステップ5. トレーニング済みモデルをデプロイする
このモデルを永久に保存したい場合は、必ずSenseCraftに保存をクリックして、アカウントにモデルを保存し、失われないようにしてください。
モデルのトレーニングが完了したら、ターゲットデバイスにデプロイする準備が整いました。XIAO ESP32S3 Sense やその他の Seeed Studio デバイスを使用している場合は、ドロップダウンメニューから適切なデバイスを選択し、「Deploy to device」 をクリックしてください。ラップトップのカメラを使用してモデルをトレーニングした場合、このステップをスキップして結果のデモンストレーションに進むことができます。
「Confirm」 をクリックし、デバイス接続用の正しい シリアルポート を選択してください。デプロイメントプロセスには1～3分かかる場合があります。完了するまでしばらくお待ちください。
結果のデモンストレーション
おめでとうございます！ボディジェスチャー認識モデルのトレーニングとデプロイが成功しました。それでは、テストを行いましょう：
- カメラを自分自身またはテスト対象者に向けてください。
- トレーニングした各ボディジェスチャーを1つずつ実行してください。
- モデルのリアルタイム予測と分類結果を観察してください。
- モデルが各ジェスチャーを正確に認識し、分類できることを確認してください。
SenseCraft AI プラットフォームを使用して、異なるオブジェクト、ジェスチャー、またはシナリオのトレーニングモデルを自由に試してみてください。Seeed Studio デバイスまたはラップトップのカメラを使用するかに関わらず、プロセスはほぼ同じです。
プラットフォームでは任意のカメラを使用してモデルをトレーニングできますが、最良の結果と最適なパフォーマンスを得るために、ターゲットデバイス（現在は Seeed Studio デバイスに限定）を使用してモデルをトレーニングおよびデプロイすることをお勧めします。
この包括的なガイドを通じて、SenseCraft AI プラットフォームを使用して分類モデルをトレーニングする方法についての確かな理解が得られたはずです。トレーニングを楽しみながら、プロジェクトに合わせた強力なカスタム AI モデルを作成してください！
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