將 Teachable Machine 訓練的 AI 模型匯入《程式實驗室》中,就可以讓機器人的視訊鏡頭進行物件辨識。使您輕鬆踏入 AI 機器學習的第一課,也能讓設計出來的程式擁有更多強大的功能與多樣性。
由 Google 推出的開源工具,無需程式設計經驗,讓所有人可以透過電腦的視訊鏡頭來進行 AI 物件訓練,能快速、輕鬆地創建機器學習模型。
圖片來源 :Teachable Machine
利用視訊鏡頭,搜集並分組訓練物件的不同角度與背景。
訓練您的模型。
*因匯出的檔案 – Tensorflow Lite 限制,如果模型要在《程式實驗室》應用,請至少要訓練三個「class」
依照您要應用的條件將模型輸出。
⚠ 請注意,如要在《程式實驗室》中使用,請選擇 Tensorflow Lite,並選擇 Quantized 。
在程式實驗室上擴充 Teachable Machine 方塊
如同其他擴充方塊的新增方法,請依照以下步驟新增方塊:
1. 點擊「編輯方塊」按鈕,進到「新增方塊」頁面。
2. 找 Teachable Machine 的方塊卡片。
3. 點擊「 新增 」。
此方塊可以讓機器人以辨識出您選擇的模型,作為此段程式的起點。
說明
此方塊讓機器人在程式中等待辨識出您選取的模型中的物件後,再繼續下一個動作。
設定機器人等待看見「十種水果」模型中的「蘋果」且「信心值」高於 75% 後,會貼出「答對了」的圖片
如果機器人在設定的秒數內看見指定的物件,且高於信心值,將達成觸發條件時需要執行的流程拖拉進「如果機器人」的缺口裡。
如果機器人在設定的秒數內看見指定的物件,且高於信心值,就會執行「如果機器人」缺口裡的流程。如果觸發條件不成立,就會執行「否則」缺口裡的流程。
需要先上傳辨識模型,就可以選取模型使用。
將該變數方塊接在「說」後面,並選擇「十種水果」辨識模型,機器人就會以 TTS 唸出您給它辨識的是哪一個項目。
需要先上傳辨識模型,就可以選取模型使用。
將該變數方塊接在「說」後面,並選擇「十種水果」辨識模型,機器人就會以 TTS 唸出您給它辨識的項目信心值為幾 %。
「AI 訓練學校」是一支利用拍照就可以輕鬆學習AI「機器學習」訓練與辨識概念的 APP,在 APP 中訓練好的模型可以匯入於程式實驗室進行應用
如同其他擴充方塊的新增方法,請依照以下步驟新增方塊:
1. 點擊「編輯方塊」按鈕,進到「新增方塊」頁面。
2. 找 AI 訓練學校的方塊卡片。
3. 點擊「 新增 」。
此方塊可以讓機器人以辨識出您選擇的模型,作為此段程式的起點。
說明
此方塊讓機器人在程式中等待辨識出您選取的模型中的物件後,再繼續下一個動作。
設定機器人等待看見「三年四班水果圖鑑」群組中的「蘋果」且「信心值」高於 65% 後,會貼出「答對了」的圖片
如果機器人在設定的秒數內看見指定的物件,且高於信心值,將達成觸發條件時需要執行的流程拖拉進「如果機器人」的缺口裡。
如果機器人在設定的秒數內看見指定的物件,且高於信心值,就會執行「如果機器人」缺口裡的流程。如果觸發條件不成立,就會執行「否則」缺口裡的流程。
需要先上傳辨識模型,就可以選取模型使用。
將該變數方塊接在「說」後面,並選擇要進行辨識的群組,機器人就會以 TTS 唸出您給它辨識的是哪一個項目。
需要先上傳辨識模型,就可以選取模型使用。
將該變數方塊接在「說」後面,並選擇要進行辨識的群組,機器人就會以 TTS 唸出您給它辨識的項目信心值為幾 %。
此方塊可以讓機器人進行辨識您選擇的群組,並將辨識結果保留,可搭配「辨識結果」與「信心值」使用。
說明
此方塊讓機器人在程式中等待辨識出您選取的模型中的物件後,再繼續下一個動作。
設定機器人等待看見「三年四班水果圖鑑」群組中的「蘋果」且「信心值」高於 65% 後,會貼出「答對了」的圖片
如果機器人在設定的秒數內看見指定的物件,且高於信心值,就會執行「如果機器人」缺口裡的流程。如果觸發條件不成立,就會執行「否則」缺口裡的流程。
如果機器人在設定的秒數內看見指定的物件,且高於信心值,就會執行「如果機器人」缺口裡的流程。如果觸發條件不成立,就會執行「否則」缺口裡的流程。
需要先上傳辨識模型,就可以選取模型使用。
將該變數方塊接在「說」後面,並選擇要進行辨識的群組,機器人就會以 TTS 唸出您給它辨識的是哪一個項目。
需要先上傳辨識模型,就可以選取模型使用。
將該變數方塊接在「說」後面,並選擇要進行辨識的群組,機器人就會以 TTS 唸出您給它辨識的項目信心值為幾 %。
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