▸ Teachable Machine AI 辨识方块 测试版

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将 Teachable Machine 训练的 AI 模型汇入《编程实验室》中,就可以让机器人的视讯镜头进行物件辨识。使您轻松踏入 AI 机器学习的第一课,也能让设计出来的程式拥有更多强大的功能与多样性。

Teachable Machine 是什么?

由 Google 推出的开源工具,无需程式设计经验,让所有人可以透过电脑的视讯镜头来进行 AI 物件训练,能快速、轻松地创建机器学习模型。

Teachable Machine 的训练方法?

图片来源 Teachable Machine

步骤一 Gather

利用视讯镜头,搜集并分组训练物件的不同角度与背景。

如教学视频未出现,请刷新页面,或是点选下方的 youtube 链结:

步骤二 Train

训练您的模型。
*因汇出的档案 – Tensorflow Lite 限制,如果模型要在《程式实验室》应用,请至少要训练三个「class」

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步骤三 Export

依照您要应用的条件将模型输出。

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⚠ 请注意,如要在《程式实验室》中使用,请选择 Tensorflow Lite,并选择 Quantized 。

在程式实验室上扩充 Teachable Machine 方塊

如同其他扩充方块的新增方法,请依照以下步骤新增方块:

1. 点击「编辑方块」按钮,进到「新增方块」页面。
2. 找 Teachable Machine 的方块卡片。
3. 点击「 新增 」。

Teachable Machine 方块

当机器人辨识出 _ _ 信心值 _%
  • 说明

此方块可以让机器人以辨识出您选择的模型,作为此段程式的起点。

  • 使用范例
    点击「选择影像辨识模型」,将您于 Teachable Machine 上汇出的「十种水果」模型档案上传,点击「苹果」并设定该苹果的「信心值」为 75%
    📔 备注:信心值设定越高, 代表读出来的影像必须跟训练的影像越相似
等待机器人辨识出 _ _ 信心值 _%

说明

此方块让机器人在程式中等待辨识出您选取的模型中的物件后,再继续下一个动作。

  • 范例

设定机器人等待看见「十种水果」模型中的「苹果」且「信心值」高于 75% 后,会贴出「答对了」的图片

如果机器人在 _ 秒辨识出 _ _ 信心值 _%​ +
  • 说明

如果机器人在设定的秒数内看见指定的物件,且高于信心值,将达成触发条件时需要执行的流程拖拉进「如果机器人」的缺口里。

如果机器人在 _ 秒辨识出 _ _ 信心值 _% ,否则 _
  • 说明

如果机器人在设定的秒数内看见指定的物件,且高于信心值,就会执行「如果机器人」缺口里的流程。如果触发条件不成立,就会执行「否则」缺口里的流程。

_ 辨识结果
  • 说明

需要先上传辨识模型,就可以选取模型使用。

  • 范例

将该变数方块接在「说」后面,并选择「十种水果」辨识模型,机器人就会以 TTS 念出您给它辨识的是哪一个项目。

_ 信心值
  • 说明

需要先上传辨识模型,就可以选取模型使用。

  • 范例

将该变数方块接在「说」后面,并选择「十种水果」辨识模型,机器人就会以 TTS 念出您给它辨识的项目信心值为几 %。

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