13.7.6. 總結

從頭到尾的完整路徑：在相機上錄製影片素材、上傳短片並將它取樣成影格、以 Auto Label 加上一次檢視來為影格加上標籤、以合理的增強建構一個資料集版本、在 Roboflow 的伺服器上訓練一個小型的 YOLO 系列偵測器，並從 OpenMV 部署目標下載整數量化的 TFLite 權重。接著，模型會透過與任何其他模型相同的 ROMFS 流程載入。

貫穿這一切的核心理念是：以相機實際會看到的內容來訓練。用將要執行模型的那台相機來擷取、針對它會遇到的變化進行增強，並以符合硬體的小解析度來訓練。以這種方式建構的模型，在相機上的表現會與它在測試時的表現一致。