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2023 iThome 鐵人賽
DAY
6
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Mobile Development
依然無法成為釣魚大師也要努力摸魚!!辣個吃魚神器 APP 第二彈
系列 第
6
篇
【Day 6】 Create ML:製作第一個 Core ML
15th鐵人賽
釣魚術
createml
影像辨識
二坪山小弱砲
團隊
我在鐵人賽烙賽、也在外木山裸泳◑ω◐
2023-09-07 23:32:54
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說明
前一篇提到了 Apple 提供 Create ML 這樣的建模工具,讓不專業資料科學家也可以把玩自建 Model 的樂趣。
這回要準備建立出的
影像分類模型
,未來將會讓我們的釣魚APP具備認識魚魚的功能。
因為今天剩下的時間不多了,所以馬上接續說明如何實作⋯⋯
實作流程
1. 蒐集圖片
在這個環節中,我想大家通常都會先從「Google」或其他搜尋引擎裡,去找到各種魚的圖片。初期我也打算這麼做,好處是簡單方便快速,壞處是找到的
圖片風格
、
拍攝手法
、有無雜物亂入,都是很難去控制的。
2. 標記
其實就是把圖片按照標籤(魚的名字),丟進對應的目錄裡,像這樣⋯⋯至於檔案本身要叫什麼都沒關係。
3. 導入訓練集
用 Spotlight 搜尋 Create ML;或是在 Xcode 圖示上按右鍵,找到開發者工具子選單,來開啟 Create ML。
建立一個 Project !
接著在左邊找到 Model Sources 的地方按「
+
」。
並且在 Training Data 的地方加入剛剛我們分類好的魚圖們⋯⋯選左邊的
「fish」
這個目錄後按下 Open 按鈕。
4. 驗證資料集
選擇自動產生,意思是完成一次訓練學習,從訓練資料裡面抽考模型,並打一個分數;再進行第二次訓練學習、再抽考、再打分數;⋯⋯依照我們上面的截圖所示,總共做 25 次!
5. 針對圖片常有的失真進行混淆
在真實世界中拍出來的照片,可能會因為光線不足而有噪點;晃動、對焦不準導致模糊;部位被裁切掉遺失;曝光不足或過高;翻轉(左右或上下顛倒);旋轉。
並不是說把每個功能都加進來就完美,那可能會造成
訓練過度(Overfitting)
,於是便會使你的 Model 看見黑影就開砲。
6. 開始訓練
在安排好閉關修煉的功課後,便會需要一些時間,使電腦消耗大量運算資源來做學習。
師父師伯師叔們在修煉發功,電腦這時候會熱熱的!
完成訓練後,便會有訓練、驗證的分數曲線。
7. 評測模型
不管之前是如何訓練(寫題庫,或是寫模擬考),最終去
參加海鮮課工讀生面試
的時候,永遠都不會知道會被考什麼。
所以我們偏向另外做出一個測試資料集,用來當作大考考題。
我還沒時間準備考題⋯⋯隨便撈了 4 張圖!!
結論
接下來還要準備更多的魚魚圖。
最好每張風格都要一致,可以的話,我要去魚販前面,幫魚一隻一隻抓來拍照。
然後,把剛剛訓練好的模型
匯出
,就算完成今天的任務了!
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