訓練資料籌備規劃

首先向您介紹目前規劃的完整流程：

1. 我們的照片統一採用「高畫質」、「比例 4:3」的規則進行拍攝，並依「名稱」與「正反面」建立資料夾。

2. 接著，我們會依照資料夾，逐一核對陳主任提供的藥物清單，確保最後所有藥物都有建立圖庫。

3. 使用高畫質拍攝的好處是：之後如果需要高清晰的照片，就不必再重拍；壞處是在進行深度學習的 Training 時，如果送入的照片畫質太高，光是靠 YOLO 內建的 Re-Size 就會花費很多時間（像之前訓練了三天才 13,000 次 Iteration，時間都花在 YOLO 的 Re-Size 而不是訓練）。

4. 為了解決這個問題，我們會在所有藥品拍攝完畢後（即藥櫃上所有的藥品），先將所有照片複製一份，然後使用 Python 程式將所有複製的照片先進行 Re-Size，調整為高度 448px 的尺寸。（使用 Python 調整照片尺寸會比 YOLO 快非常非常多！）

5. 接下來，我與威佑會先將 Re-Size 的照片重新依照數字進行命名（使用快速命名的程式），以方便學弟們進行後續的 Cropping。

6. 最後我們會召集學弟，進行環境建置與 Cropping 教學，然後分配圖庫。

7. 資料庫 Cropping、Label 建立完成後，即可送入 YOLO 中訓練。以縮減尺寸的照片訓練，只需要幾天就能跑完所有藥品的 40,000 次 Iteration。（若送入原尺寸照片，可能需要數個禮拜）

這兩週的任務：

• 我們會將上方的步驟 1 與 2 完成，即藥品的拍攝與核對工作。

• 接這便可開始進行步驟 3 之後的資料後處理與人工作業。

• 另一方面，我會找時間將實驗室目前擁有的 21 種藥品照片做 Cropping，用以評估目前訓練的「最陽春辨識系統」的辨識效果。