所以我是 ML 的新手，我有一项任务，我需要能够用手机的摄像头识别特定对象并在那一刻触发一个动作。我已经可以训练模型，将其与 Google 提供的示例 Android 应用程序连接起来并运行它。所有这些都与我从不同站点下载的一些数据集完美配合，例如狗或花之类的东西。现在，我正在尝试使用一组包含简单对象的图像来训练模型，在本示例中，我使用的是 Sony 蓝牙扬声器 XB12B。我在不同的环境中拍了很多照片，但是当我训练模型时，我总是得到 1 的准确度，当我使用图像标签在手机中使用该模型时，它看到的任何东西都是 100% 的对象。
我只用一个班级来训练模型。
正如我所提到的，我是新手，我不确定我做错了什么，如果是对象的形状、数据集中缺少更多元素或我缺少的其他一些参数。 非常感谢你们的任何见解或线索
干杯
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您必须使用现有数据集 + 标记为“扬声器”的新图像集（就本示例而言）来训练模型。如果你训练一个只有 1 个类的模型，它会学习预测“这个物体离说话者有多近？”对于它找到的每个对象，而不是“这是一个扬声器吗？”。
您至少需要使用 2 个类别 - 将演讲者图像标记为“演讲者”，将其余图像标记为“其他”，或者您需要使用超过 2 个类别——将演讲者图像标记为“演讲者”，其余图像按照他们指定的“狗”、“猫”等类别