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README.md
從物聯網設備檢查水果品質
手繪筆記由 Nitya Narasimhan 提供。點擊圖片查看更大版本。
課前測驗
簡介
在上一課中，你學習了影像分類器，以及如何訓練它來檢測好壞水果。要在物聯網應用中使用這個影像分類器，你需要能夠使用某種相機捕捉影像，並將影像傳送到雲端進行分類。
在本課中，你將學習相機感測器，以及如何使用物聯網設備捕捉影像。你還將學習如何從物聯網設備調用影像分類器。
本課將涵蓋以下內容：
相機感測器
相機感測器，顧名思義，是可以連接到物聯網設備的相機。它們可以拍攝靜態影像或捕捉串流視頻。有些會返回原始影像數據，其他則會將影像數據壓縮成如 JPEG 或 PNG 的影像文件。通常，與物聯網設備配合使用的相機比你習慣的相機要小得多，解析度也較低，但你也可以獲得解析度高的相機，媲美高端手機。你可以選擇各種可互換鏡頭、多相機設置、紅外熱成像相機或紫外線相機。
大多數相機感測器使用影像感測器，其中每個像素都是一個光電二極管。鏡頭將影像聚焦到影像感測器上，數千或數百萬個光電二極管檢測落在每個二極管上的光線，並將其記錄為像素數據。
💁 鏡頭會將影像倒置，相機感測器會將影像翻轉回正確方向。你的眼睛也是如此——你看到的影像在眼睛後部是倒置的，而你的大腦會將其校正。
🎓 影像感測器被稱為主動像素感測器（APS），最流行的 APS 類型是互補金屬氧化物半導體感測器，簡稱 CMOS。你可能聽過 CMOS 感測器這個術語用於相機感測器。
相機感測器是數位感測器，通過數位數據傳送影像數據，通常需要使用提供通信的庫。相機使用像 SPI 這樣的協議進行連接，以便傳送大量數據——影像的大小遠大於溫度感測器等感測器的單一數值。
✅ 物聯網設備在影像大小方面有哪些限制？請思考微控制器硬體的限制。
使用物聯網設備捕捉影像
你可以使用物聯網設備捕捉影像進行分類。
任務 - 使用物聯網設備捕捉影像
按照相關指南使用物聯網設備捕捉影像：
發布你的影像分類器
你在上一課中訓練了影像分類器。在你能從物聯網設備使用它之前，你需要發布模型。
模型迭代
當你在上一課中訓練模型時，你可能注意到 Performance 標籤顯示了側邊的迭代。在你第一次訓練模型時，你會看到 Iteration 1。當你使用預測影像改進模型時，你會看到 Iteration 2。
每次訓練模型時，你都會得到一個新的迭代。這是一種跟蹤基於不同數據集訓練的模型版本的方法。當你進行 Quick Test 時，有一個下拉選單可以用來選擇迭代，這樣你就可以比較多次迭代的結果。
當你對某次迭代感到滿意時，你可以發布它，使其可供外部應用使用。這樣，你可以有一個已發布的版本供設備使用，然後基於多次迭代工作在新版本上，當你對新版本感到滿意時再發布。
任務 - 發布迭代
迭代是從 Custom Vision 入口網站發布的。
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打開 CustomVision.ai 並登入，如果尚未打開。然後打開你的
fruit-quality-detector專案。 -
從頂部選項中選擇 Performance 標籤。
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從側邊的 Iterations 列表中選擇最新的迭代。
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為該迭代選擇 Publish 按鈕。
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在 Publish Model 對話框中，將 Prediction resource 設置為你在上一課中創建的
fruit-quality-detector-prediction資源。名稱保持為Iteration2，然後選擇 Publish 按鈕。 -
發布後，選擇 Prediction URL 按鈕。這將顯示預測 API 的詳細信息，你需要這些信息來從物聯網設備調用模型。下方部分標記為 If you have an image file，這是你需要的詳細信息。複製顯示的 URL，類似於：
https://<location>.api.cognitive.microsoft.com/customvision/v3.0/Prediction/<id>/classify/iterations/Iteration2/image其中
<location>是你創建 Custom Vision 資源時使用的位置，<id>是由字母和數字組成的長 ID。同時複製 Prediction-Key 值。這是一個安全密鑰，當你調用模型時必須傳遞。只有傳遞此密鑰的應用可以使用模型，其他應用將被拒絕。
✅ 當新迭代發布時，它會有不同的名稱。你認為如何更改物聯網設備使用的迭代？
從物聯網設備分類影像
現在你可以使用這些連接詳細信息從物聯網設備調用影像分類器。
任務 - 從物聯網設備分類影像
按照相關指南使用物聯網設備分類影像：
改進模型
你可能會發現，使用連接到物聯網設備的相機時，結果與你的預期不符。預測結果並不總是像使用從電腦上傳的影像那樣準確。這是因為模型是基於不同的數據進行訓練的，而不是用於預測的數據。
要獲得影像分類器的最佳結果，你需要使用與預測影像盡可能相似的影像來訓練模型。例如，如果你使用手機相機捕捉影像進行訓練，影像的質量、清晰度和顏色會與連接到物聯網設備的相機不同。
在上圖中，左邊的香蕉圖片是使用 Raspberry Pi 相機拍攝的，右邊的圖片是使用 iPhone 在相同位置拍攝的同一香蕉。可以明顯看到質量差異——iPhone 的圖片更清晰，顏色更亮，對比度更高。
✅ 還有哪些因素可能導致物聯網設備捕捉的影像預測不準確？請思考物聯網設備可能使用的環境，哪些因素會影響捕捉的影像？
要改進模型，你可以使用物聯網設備捕捉的影像重新訓練模型。
任務 - 改進模型
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使用物聯網設備分類多張成熟和未成熟水果的影像。
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在 Custom Vision 入口網站中，使用 Predictions 標籤上的影像重新訓練模型。
⚠️ 如果需要，可以參考 第一課中重新訓練分類器的指導。
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如果你的影像與用於訓練的原始影像差異很大，可以在 Training Images 標籤中選擇所有原始影像並選擇 Delete 按鈕刪除它們。要選擇影像，將光標移到影像上，會出現一個勾選，選擇該勾選即可選擇或取消選擇影像。
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訓練模型的新迭代並按照上述步驟發布。
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更新程式碼中的端點 URL，重新運行應用程式。
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重複這些步驟，直到你對預測結果感到滿意。
🚀 挑戰
影像解析度或光線對預測有多大影響？
嘗試在設備程式碼中更改影像解析度，看看是否對影像質量有影響。也嘗試更改光線。
如果你要製作一個生產設備出售給農場或工廠，你會如何確保它始終提供一致的結果？
課後測驗
回顧與自學
你使用入口網站訓練了自訂視覺模型。這依賴於有可用的影像——在現實世界中，你可能無法獲得與設備相機捕捉的影像匹配的訓練數據。你可以通過使用訓練 API 直接從設備進行訓練，使用物聯網設備捕捉的影像訓練模型來解決這個問題。
- 閱讀 使用 Custom Vision SDK 快速入門 中的訓練 API。
作業
免責聲明：
本文件已使用 AI 翻譯服務 Co-op Translator 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。