如何使用自定義的模型於cocorobo程式內?

 以下我們嘗試使用自定義的模型於程式內，看看是否真的能識別到?

 

記得嗎? Google Colab訓練後會把相關kmodel文件放至Google Drive內?

 

參考視頻: https://youtu.be/Id1EeePza3Y

 

步驟1: 於Google Drive 內選取相應的model文件(例如此處的fsstest.kmodel文件)，下載至電腦內。

 

步驟2: 於電腦內的「下載」文件夾，應找到相應的文件。

 

步驟3: 把這文件複製至CocoRobo 主板附帶的Micro SD卡user的文件夾內，如下圖。

 

留意，如不是存放於此，程式便需要修改一些路徑的名稱。

步驟4: 檢查一下SD卡user文件夾內是否有相關文件(此處是fsstest.kmodel)，文件夾內其他有其他kmodel 文件的。

 

步驟5: 使用CocoRobo AI 模組內預設的程式。

以下使用了其中兩個: 一個是垃圾分類箱(Waste separation bin)，另一個是物件進階識別(advanced object recognition)。

 

步驟6: 先修改垃圾分類箱的程式。

把path 改成 /sd/user/fsstest.kmodel

如下圖，當然亦要把後面的物件名稱(例如book, plasticcomb…等)換成superman及doraemon，即換成fsstest.kmodel內可辨認的兩個類別物件。

 

 但使用磚塊程式修改太繁複，建議使用python程式碼更容易處理。

 

選取後，會發覺介面一片空白的，如下圖。同樣選取Example-->AI waste classification -->Waste Separation Bins

 

步驟8: 一樣開啟垃圾分類箱程式。(Example --> AI Waste Classification --> Waste Separation Bin)，會看到以下文件，找出以下部份然後修改紅色字的內容。

 

說明: 其實以下的指令是python電腦語言的指令行，不同的電腦語言的書寫格式有些不同的，但python是使用AI(人工智能)應用時最常用的程式。

把以上紅色字的內容改成以下:

 

步驟8: 也找出以下語句。

 把以上語句改成以下樣式，留意 if 的語句尾必定有 : 的，不要漏掉。

 步驟9: 重新運行(run)一次，看看是否能辨別以下的樣本模型:

 步驟10: 也試試能否辨別以下類似的樣本模型:

 

重要提示: 使用其他程式前，請先重置CocoRobo 主機板(按reset掣)。

 

步驟11: 修改物體識別進階(Advanced Object Recognition)的程式。

Example --> AI teaching case 2 --> Advanced Object Recognition

找出以下內容，修改紅色字部分。

 

如下圖，留意，這程式的kmodel文件並不是在 user 文件夾內，因此請務必輸入正確的路徑，如下 “/sd/user/fsstest.kmodel”

 

步驟12: 由於這程式的視窗畫面跟圖片大小不一致，因此必需要新增一行程式，如下:

sensor.set_windowing((224,224))

 

找出以下部份，於sensor.run(1) 後加入以上語句。

 

如下圖般新增這指令

sensor.set_windowing((224,224))，之後其中不一定需要空行的，空行祇為了方便查看而已。

 

步驟12: 重新運行(run)一次，再看看是否能辨別以下的樣本模型:

步驟13: 再也試試能否辨別以下類似的樣本模型:

 

完結: 怎麼樣? 不太困難吧! 同學可試試訓練自己的物件吧!