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Treinar um Modelo de Classificação de Imagens com SenseCraft AI

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 distinguir 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:

  • Reconhecimento de gestos para experiências interativas

  • Detecção de objetos para gerenciamento de inventário ou controle de qualidade

  • 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.

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Introdução​

Neste guia abrangente, vamos conduzi-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 integrada do seu notebook. No entanto, para desempenho ideal e melhores resultados, recomendamos usar o dispositivo-alvo para treinar e fazer o deploy do seu modelo.

Treinando um modelo para reconhecer gestos corporais​

Neste 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.

dica

A plataforma SenseCraft AI suporta até 200 categorias para classificação, oferecendo ampla flexibilidade para criar modelos adaptados às suas necessidades específicas.

Etapa 1. Conecte seu dispositivo​

Se você estiver usando um dispositivo Seeed Studio como o XIAO ESP32S3 Sense, conecte-o ao 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 notebook, pode pular esta etapa. Porque, quando você acessa esta página, ela mostra automaticamente o feed ao vivo da câmera. Se isso não acontecer, verifique as permissões do seu navegador.

nota

Por favor, use Microsoft Edge ou Google Chrome.

Etapa 2. Criar e rotular categorias​

Clique no botão de lápis à direita do nome de uma 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 duas vezes se cada categoria está nomeada corretamente.

Etapa 3. Capturar dados de treinamento​

Selecione a primeira categoria (por exemplo, "Crossed Arms") na lista. Posicione-se em frente à câmera, executando 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.

dica

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.

Etapa 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 treinamento normalmente leva entre 1 e 3 minutos, dependendo da complexidade do modelo e da quantidade de dados de treinamento.

dica

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.

Etapa 5. Fazer o deploy do modelo treinado​

cuidado

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 fazer o deploy no dispositivo-alvo. 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 notebook, 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 deploy pode levar de 1 a 3 minutos. Tenha paciência e aguarde até que seja concluído.

Demonstração dos resultados​

Parabéns! Você treinou e fez o deploy do seu modelo de reconhecimento de gestos corporais com sucesso. Agora é hora de colocá-lo à prova:

  • Aponte a câmera para você mesmo ou para uma pessoa de teste.
  • Execute 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 notebook.

Lembre-se: embora a plataforma permita treinar modelos usando qualquer câmera, para obter os melhores resultados e desempenho ideal, recomendamos usar o dispositivo-alvo (atualmente limitado a dispositivos Seeed Studio) para treinar e fazer o deploy do 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 aproveite para criar modelos de IA poderosos e personalizados para seus projetos!

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