Tipo de treinamento - Classificação
A classificação é uma ferramenta poderosa em aprendizado de máquina que permite treinar um modelo para reconhecer e categorizar diferentes tipos de dados. Na plataforma SenseCraft AI, a classificação permite criar modelos que podem identificar e diferenciar vários objetos, gestos ou cenas com base nas imagens que você fornece durante o treinamento.
Ao treinar um modelo de classificação com o SenseCraft AI, você pode desbloquear uma ampla gama de aplicações, como:
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Reconhecimento de gestos para experiências interativas
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Detecção de objetos para gerenciamento de inventário ou controle de qualidade
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Classificação de cenas para navegação autônoma ou monitoramento ambiental
A plataforma SenseCraft AI simplifica o processo de classificação, permitindo que você crie modelos personalizados adaptados às suas necessidades específicas, sem exigir amplo conhecimento em aprendizado de máquina.
Primeiros Passos
Neste guia abrangente, vamos guiá-lo pelo processo de treinamento de um modelo de classificação usando a plataforma SenseCraft AI. Embora nosso foco principal seja o treinamento de um modelo para o XIAO ESP32S3 Sense, é importante observar que esta plataforma também é compatível com outros dispositivos da Seeed Studio, como o Grove Vision AI e o Watcher.
Não tem um dispositivo Seeed Studio? Sem problemas! Você ainda pode acompanhar e experimentar o processo de treinamento usando a câmera embutida do seu laptop. No entanto, para desempenho ideal e melhores resultados, recomendamos usar o dispositivo de destino para treinar e implantar o seu modelo.
Treinando um modelo para reconhecer gestos corporais
Para este tutorial, vamos criar um modelo que reconhece quatro gestos corporais distintos: braços cruzados, braços abertos, posição de sentido e formato de coração com as mãos.
A plataforma SenseCraft AI suporta até 200 categorias para classificação, oferecendo ampla flexibilidade para criar modelos adaptados às suas necessidades específicas.
Passo 1. Conecte seu dispositivo
Se você estiver usando um dispositivo Seeed Studio como o XIAO ESP32S3 Sense, conecte-o ao seu computador via cabo USB-C. Selecione o dispositivo correspondente no menu suspenso e clique em Connect.
Escolha a porta serial correta para a conexão.
Se você estiver usando a câmera do seu laptop, pode pular esta etapa. Porque, ao acessar esta página, o vídeo ao vivo da câmera será mostrado automaticamente. Se isso não acontecer, verifique as permissões do seu navegador.
Por favor, use Microsoft Edge ou Google Chrome.
Passo 2. Criar e rotular categorias
Clique no botão de lápis à direita de um nome de classe existente para renomear uma classe já existente. Clique no botão Add a Class abaixo para criar quatro categorias para os gestos corporais que você deseja reconhecer.
Rotule as categorias da seguinte forma: "Crossed Arms", "Open Arms", "Standing at Attention" e "Heart Shape". Verifique novamente se cada categoria está nomeada corretamente.
Passo 3. Capturar dados de treinamento
Selecione a primeira categoria (por exemplo, "Crossed Arms") na lista. Posicione-se em frente à câmera, realizando o gesto corporal correspondente. Pressione e segure o botão Hold to Record para capturar imagens do gesto. Solte o botão para parar a gravação. Procure capturar pelo menos 40 imagens por categoria para garantir um modelo robusto e preciso.
Repita esse processo para cada uma das categorias restantes, capturando uma variedade de imagens para cada gesto.
Quanto mais imagens relevantes e de alta qualidade você coletar para cada categoria, melhor será o desempenho do modelo. Busque variedade em iluminação, ângulos e planos de fundo para melhorar a capacidade de generalização do modelo.
Passo 4. Treinar o modelo
Depois de coletar um número suficiente de imagens para cada categoria, clique no botão 'Start Training' para iniciar o processo de treinamento do modelo. O processo de treinamento normalmente leva entre 1 e 3 minutos, dependendo da complexidade do modelo e da quantidade de dados de treinamento.
Por favor, não feche ou atualize a página da web imediatamente enquanto o modelo estiver sendo treinado, caso contrário o conteúdo da página poderá ser perdido.
Passo 5. Implantar o modelo treinado
Observe que, se você quiser salvar este modelo permanentemente, certifique-se de clicar primeiro em Save to SenseCraft para salvar o modelo na sua conta e evitar perdê-lo.
Após a conclusão do treinamento do modelo, é hora de implantá-lo no dispositivo de destino. Se você estiver usando o XIAO ESP32S3 Sense ou outro dispositivo Seeed Studio, selecione o dispositivo apropriado no menu suspenso e clique em 'Deploy to device'. Se você treinou o modelo usando a câmera do seu laptop, pode pular esta etapa e seguir para a demonstração dos resultados.
Clique em 'Confirm' e selecione a porta serial correta para a conexão do dispositivo. O processo de implantação pode levar de 1 a 3 minutos. Por favor, seja paciente e aguarde a conclusão.
Demonstração dos resultados
Parabéns! Você treinou e implantou com sucesso o seu modelo de reconhecimento de gestos corporais. Agora é hora de colocá-lo à prova:
- Aponte a câmera para você mesmo ou para um sujeito de teste.
- Realize cada um dos gestos corporais treinados, um de cada vez.
- Observe as previsões em tempo real e os resultados de classificação do modelo.
- Verifique se o modelo reconhece e classifica cada gesto com precisão.
Sinta-se à vontade para experimentar o treinamento de modelos para diferentes objetos, gestos ou cenários usando a plataforma SenseCraft AI. O processo permanece basicamente o mesmo, independentemente de você usar um dispositivo Seeed Studio ou a câmera do seu laptop.
Lembre-se de que, embora a plataforma permita treinar modelos usando qualquer câmera, para obter os melhores resultados e desempenho ideal, recomendamos usar o dispositivo de destino (atualmente limitado a dispositivos Seeed Studio) para treinar e implantar o seu modelo.
Com este guia abrangente, você agora deve ter uma compreensão sólida de como treinar um modelo de classificação usando a plataforma SenseCraft AI. Bom treinamento e divirta-se criando modelos de IA poderosos e personalizados para seus projetos!
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