找訓練資料

首先是需要找素材，這邊我將對於3個類型的飲料去網路上面找一些圖片：

• 可口可樂
• 百事可樂
• 雪碧

Training的圖片越多越好，至少5張爲好，當然不夠也沒關係，只是準確度有差。

另外一個是在production的時候，最好有些圖片是真實拍出來會比較好，因爲有些網上圖片特徵太明顯會造成之後識別不準確。

在customvision.ai建立一個專案

Custom Vision和LUIS非常類似，都是到某個網站建立一個專案之後才做，因此：

先到https://customvision.ai/主頁，然後按下Sign in的按鈕，登入帳號了之後會看到專案的畫面：

1. 如果帳號有多個Azure Subscription的話，右上角可以切換
2. 建立新的專案選擇New Project，如果是調整現有的點選列出來的專案即可

點下New Project之後，有一些欄位需要做填寫：

1. Name：好識別即可
2. Description：詳細描述，給自己看的
3. Resource Group：牽扯到模型建立在那邊，有免費可以用，如果要production就要放在付費的等級比較好。可以選擇旁邊的Create new來建立
4. Project Types：還記得之前提到這個服務有兩個作用，這邊關注classification（分類）的功能
5. Classification Types：決定一張圖片能不能有多個標簽，以我們的例子一張圖片一個標簽，因此選2
6. Domains：如果圖片屬於某個領域可以選。有括弧compact表示比較輕量，適合匯出到ios/android的時候選
7. Create Project：沒問題之後就點下將會開始建立

在專案裡面開始上傳training的圖片

專案有了之後，就可以開始Train模型。

透過Add Image的按鈕，可以選擇要上傳的圖片，例如要設定可口可樂：

再來要對這些圖片設定一個標簽，這邊輸入了coke，然後按下upload

稍等一下，上傳成功的話按鈕會變成Done：

按下Done之後，pop up就不見了，這個時候：

1. 剛剛上傳的圖片會顯示出來
2. 在左邊可以對這些圖片做篩選
3. 透過按鈕Add images可以增加更多的圖片做training

重複把其他兩個飲料也處理了，接下來就可以準備做training了。

執行Train的動作

接下來就按右上角的Train按鈕即可：

稍等一下，畫面會自動切換到Performance的部分，并且會看到關於這次train完的Precision和Recall：

測試

接下來就是測試模型的實際運行會如何，透過按下右上角的Quick Test，這個時候會多出一個pop up，可以用圖片上傳，或者直接給圖片網址的方式給測試。 這邊用了一張人把雪碧拿在手上的相片做測試：

1. 首先輸入圖片的網址
2. 按下往右的箭頭執行測試
3. 左邊會顯示這張圖片的樣子
4. 右下角會出現分類的概率 - 可以看到辨識出了sprite