じゃんけんゲームを使って、別の物でも判別できるか試しているのですが、上手くいかないところがあります。
Teachable Machineでトレーニングをしたあとクラウド上では出力がちゃんと出来ているのに、detector.pyでは同じような出力になりません。
クラウド上では99%近くで安定していますが、カメラも物も触らないままdetector.pyで見ると70％付近で大きくばらつきます。
なぜでしょうか。対策法はありますでしょうか。
yutty
#2
認識精度の違いですが、前処理の違いが一因となっていると思われます。
例えば推論処理を行う前に「リサイズ」「正規化」「バッチ次元の追加」の3つが行われていますが、コード内容を確認したところTeachable Machineのプレビューとdetector.pyではリサイズの方法に少し違いがあり、detector.pyの方がより簡易的にリサイズ処理を行なっているようです（正規化の手順も異なりますが、確認したところ最終的に得られる画像データは一緒でした）。
Teachable Machineでの処理：
detector.pyでの処理：
他には、ブラウザ側で動かしたときのカメラの解像度とdetector.pyで動かした時の解像度が違う可能性も考えられるかと思います。