影像訓練

在影像訓練的功能中,我們可以建立出自己的影像分類和影像模型,透過對這些影像的特徵分析,可以辨識出鏡頭捕捉的影像是屬於哪項物品。

影像訓練流程

進入凱比物聯網教室後,選擇「Webduino 影像訓練」,進入影像訓練頁面。

凱比物聯網教室 - 影像訓練

在頁面中可以看到左側有「分類」和「模型」兩個選項,分別為建立圖片庫和執行影像辨識功能。

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進行影像辨識的流程中,需要先分別建立影像分類和模型,接著將分類放入模型中,就可以使用模型來進行影像辨識了。

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建立影像分類

首先在左側的側邊列選擇「分類」。
畫面中的列表是用來存放建立過的分類,可以從名稱、圖片數量、修改時間的排序和搜尋功能來找到已建立的分類。

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建立分類

按下藍色的「新增」按鈕,會跳出「建立分類」的視窗,接著輸入分類名稱和選擇分享狀態,「私人分類」代表只有自己的帳號才能使用此分類;「公開分類」代表所有人都可以使用。

再來選擇影像上傳方式,可以從 4 種不同方式上傳影像,分別是:

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建立完成後,就可以在分類列表中看到剛剛建立的分類了。

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使用攝影鏡頭上傳影像

如果選擇「攝影鏡頭」,會進入到擷取影像的頁面,這裡需要使用裝置相機,相機權限選擇「允許」。
等到相機畫面出現就可以按下綠色「擷取影像」按鈕來拍照,移動物品來讓鏡頭擷取不同角度和位置的影像,能夠提高準確度。一般來說,擷取影像的數量越多,影像辨識的準確度會越高。
擷取完影像後,點擊「建立分類」按鈕,就可以在分類列表中看到剛剛建立的分類了。

按下紅色「清除影像」按鈕後,會將擷取的影像全部刪除,點擊之前請先注意!

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修改分類

在分類列表中點選其中一項分類,會跳出「修改分類」的視窗,在這裡可以修改分類的名稱和分享狀態,也可以透過 4 種影像上傳方式新增分類中的影像。修改完成後點擊「修改並儲存」按鈕,就可以完成修改。

在修改分類功能中,只能增加影像,無法刪除分類中的影像。

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刪除分類

在分類列表中,可以勾選多個分類後刪除。

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建立影像模型

建立完分類後,在左側的側邊列選擇「模型」。
畫面中的列表是用來存放建立過的模型,可以從名稱、修改時間的排序和搜尋功能來找到已建立的模型。

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新增模型

按下藍色的「新增」按鈕,會跳出「新增模型」的視窗,接著輸入模型名稱和選擇分享狀態,「私人模型」代表只有自己的帳號才能使用此模型;「公開模型」代表所有人都可以使用。

再來選擇模型建立方式,可以從 3 種不同方式建立模型,分別是:

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點選「建立模型」後,就可以在模型列表中看到剛剛建立的模型了。

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若模型訓練等待過久,讓頁面重新整理,就可以看到建立的模型訓練完成了。

挑選分類

如果使用「挑選分類」來建立模型,需要選擇 2 個以上的分類放入模型中,才能辨識出不同的結果。

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建議多放入一個背景分類,因為當沒有偵測到物件時,辨識結果會顯示為其中一項分類。如果有放入背景分類,就能正常顯示辨識結果為背景。

修改模型

在模型列表中點選其中一項模型,會跳出「修改模型」的視窗,選擇「修改模型」進入下個頁面。
在這裡可以修改模型的名稱和分享狀態,也可以修改進階設定中的影像辨識數值。修改完成後點擊「修改並儲存」按鈕,就可以完成修改。

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  • 如果點選的是複製的模型,會無法使用「修改模型」功能。

  • 調整進階設定中的影像辨識數值會影響辨識的誤差和信心度,一般建議使用預設的數值。

刪除模型

在模型列表中,可以勾選多個模型後刪除。

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測試模型

當模型建立完成後,就可以使用「測試模型」功能來進行影像辨識了。
從模型列表中點選欲使用的模型,會跳出「修改模型」的視窗,選擇「測試模型」進入「測試模型」頁面,就可以開始進行影像辨識了。
開始辨識後,會顯示偵測到的辨識結果和信心度,若信心度百分比越高,代表偵測錯誤的可能性越低。

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  • 辨識結果會因為場地的光線、背景、裝置鏡頭的角度而影響,因此對同一目標的辨識結果和信心度都會不同。

  • 因為影像訓練辨識的結果會落在一個區間範圍內,若信心度為 90%,代表有 90% 的機率真正的結果會落在這個區間範圍內。