13.7.6. Afronding

Het hele traject, van begin tot eind: neem beelden op met de camera, upload de clip en bemonster het tot frames, label de frames met Auto Label en een controleronde, bouw een datasetversie met verstandige augmentaties, train een kleine detector uit de YOLO-familie op de servers van Roboflow, en download integer-gekwantiseerde TFLite-gewichten van het OpenMV-deploy-doel. Het model laadt vervolgens via dezelfde ROMFS-flow als elk ander.

Eén idee loopt overal doorheen: train op wat de camera daadwerkelijk zal zien. Leg vast met de camera die het model zal draaien, augmenteer voor de variaties die het zal tegenkomen, en train op een kleine resolutie die in de hardware past. Een model dat zo is gebouwd, presteert op de camera zoals het deed tijdens het testen.