3e. 識別「貓、狗」

學習目標 :

  • AI 如何識別貓狗的相片。

學習內容

  • 訓練及測試 AI 如何識別貓狗的相片。
  • 帶了口罩後的貓狗，AI 能否識別呢？

所需準備 :

 
材料: Parameter 參數 :
“U03e Recognition (Cats and Dogs).json”
上下左右

Sign
打印<dogcats>pdf
你也能自己製作		 Sensor (Input)
傳感器		 相機 32 x 24 , 3 color
Action (Output)
行動		 Label : Dog , Cat
提議兩隻貓及兩隻狗。請為它們掣做不同名字的 customer output labels.
例如 : Dog1 ,Dog2
AI Supervised Learning, Neural Network 監督學習，神經網絡
Visualization
可視化		 OFF only <network value>;
僅<網絡值> Off

打印 "dogcats" pdf 導入 "U03e Recognition (Cats and Dogs) parameter :

dogcats.pdf
U03e Recognition (Cats and Dogs).json

開始訓練 :

  • 點擊<重置學習>按鈕一次; 關閉<自動駕駛>按鈕
  • 點擊<學習>按鈕

 訓練機器人識別貓、狗 ;

  • • 查看電腦屏幕上的攝像頭。
  • • 如果它被正確識別，請點擊您想要訓練機器人識別的正確輸出。
  • • 等待直到厚黃色連接指向所需輸出。
  • • 所需輸出的輸出神經元也應該變成黃色，其值應該增加並變得最大。
  • • 使用相同的圖片，將其稍微向左移動（或向右或向上或向下），並點擊正確分類的輸出。
  • 重複此步驟4-6次。

 延伸 - 加入更多貓狗圖片 :

訓練機器人識別更多貓、狗 (提議兩隻貓及兩隻狗。請為它們掣做不同名字的 customer output labels.)

例如 : Bobby , Bob

測試 :

  • 關閉<學習>按鈕。
  • 點擊<自動駕駛>按鈕。機器人將使用學習的智能來識別方向。
  • 使用不同圖片進行測試。
  • 結果是否正確？
  • 如果結果不是100％正確，您可能需要重新訓練一些卡片。

討論 :

  • 您的訓練智能是否有效?
  • 這可以應用於其他領域嗎？

延伸活動 :

為貓（或狗）戴上口罩（mask)，看看已經訓練好的 AI 模型是否可以辦認到？

測試 :

  • 關閉<學習>按鈕。
  • 點擊<自動駕駛>按鈕。機器人將使用學習的智能來識別貓、狗。
  • 使用不同圖片進行測試。
  • 結果是否正確？

您的訓練智能還有效嗎?

總結 :

  • 當貓狗的臉從相似的角度、相似的面部表情、或臉未被遮蓋時，相似度會更高，認出的機會就大了。
  • 當貓狗的臉從不同的角度、不同的面部表情、或部份臉被遮蓋時，相似度較低，就可能認不出了。