2種貓熊分別訓練，那這是個監督式學習分類問題的範例。
既然要做Side Projects，我想需要先有份OKR，主題部份一直想完成分類問題，但要分什麼呢？
O
使用Tensorflow Lite區別秦嶺，四川兩種大貓熊。
KRs
- 取得秦嶺，四川大貓熊圖片以訓練特徵(盡量各600張以上) 100%
- 資料清洗：進行正規化(特徵明顯，主體清晰，不能有其他物種，圖片格式都用jpg，尺寸統一) 100%
- 透過tflite-model-maker得到model.tflite 100%
- 在APP加入Tensorflow Lite並匯入模型 50%
- 安裝，辨識 50%
時程: 2023/1/14- 2023/1/31
資料清洗
避免GIGO，清洗是必須的，為了降低可能會有不是秦嶺/四川的貓熊被分錯，造成false positive，程序上使用學名在Yandex搜尋，透過插件載完篩選後加入Google drive
- 秦嶺亞種：Ailuropoda melanoleuca qinlingensis
- 四川亞種：A. m. melanoleuca
建模
- 建模時用CPU
6/6 [==============================] - 41s 4s/step - loss: 0.5285 - accuracy: 0.7267
測試範例
成功安裝但似乎不太準
匯入模型
Todo都更改完成
更改訓練好的貓熊模型但一直找不到
注意事項與改進措施
- Selenium Slow Page Scrolling to get more pictures
- 清洗流程自動化
- 訓練時間加長降低 loss增加 accuracy
- 尚未完成貓熊模型辨識
嘗試了很久依然沒有成功安裝，我想這次就先到這邊，至少我們知道建立一個辨識APP需要注意的事項，哪天有空再繼續探索吧。
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