前回の記事では実盤の囲碁から棋譜を作るAndroidアプリ「碁つづり」の試作を紹介しました。碁盤の四隅は合わせられても、影や反射、石の高さが石認識の難しさとして残っていました。
その後はAI学習に向けて、写真に正解を付ける作業を進めました。ところが、正解として付けたラベルにも間違いが見つかります。今回は学習を始める前に取り組んだGT（Ground Truth）作成と確認の記録です。
補正を足しても改善しなかった
隣の石を別の交点へ割り当ててしまう問題を減らそうと、石候補をまとめて交点へ対応づける方法をPCで試しました。
手動補正を試した結果。一部で改善しても盤全体では悪化したため、既存の判定を置き換えるのを見送りました。
次は別の石配置でも比較できるよう、GTを増やすことにしました。AIモデルはまだ学習していません。
石を並べて、正解を付ける
同じ配置を上方と固定位置から撮り、各交点を「空・黒・白・判別不能」に分類します。追加分は6配置・12枚。まばらな配置だけでなく、黒白が隣り合う配置や盤端の石も用意しました。
GT作成ツール画面。
361点を毎回ゼロから入力するのは大変なので、撮影用の配置図や、同じ配置の確認済みGTを下書きにできるようにしました。
配置図と実写真が違ったところは、写真に合わせてラベルを直しました。
GTの誤りを減らす工夫
自分で付けたラベルのずれ
GTを作る際に、自分でもラベリングを誤っていたところがありました。付けたラベルの問題に加え、人間でも位置を判断しにくい黒石がありました。
写真とGT図で全体を見直す
こうした誤りを減らせるよう、GTの全体確認用ツールを作りました。写真の横に真上から見たGT図を表示し、石の並びを見比べられます。
GTの全体確認ツール。写真と図の両方で、21枚のラベルを見直しました。
分からない点は、分からないまま残す
上辺には、人間が見ても所属する交点を決めきれない黒石もありました。黒らしく見えても、どの交点の正解か分からなければ、無理に黒と付けることはできません。
候補になる2交点を「判別不能」とし、通常の空・黒・白の学習対象から外しました。分からない点を空に置き換えて数をそろえるより、その不確かさを残しておくことにしました。
21枚をどう使うか
既存分と合わせて、GTは21枚・10配置になりました。ただし、同じ石配置を別角度から撮った写真も含みます。独立した21通りの盤面ではありません。
| 用途 | 写真 | 石配置 |
|---|---|---|
| 学習や方式の比較に使う開発用 | 15枚 | 7配置 |
| 方法を決めた後の最終確認用 | 6枚 | 3配置 |
開発用7配置で行う比較の例。最終確認用の3配置は方法を決めるまで使いません。
例えば、ある配置の上方写真で学習して、その配置の斜め写真だけで試験すると、似た配置を覚えた効果で成績が良く見えるかもしれません。そこで、同じ配置の写真はまとめて扱い、配置単位で学習と検証を分ける方針です。
写真を増やしても、自宅の同じ盤や部屋に偏っている点は変わりません。これで学習量が十分になったとは考えていません。
次は、小さな学習実験へ
次は交点周辺の画像から「空・黒・白」を分類するモデルを試す予定です。
- まずは画像だけで学習し、既存の判定と比較する
- 四隅から求めた格子の間隔や傾きを加え、改善するか比べる
実際のカメラ角度や設置高さは測っていないので、まずは写真から求められる情報を使う案です。
学習にはPyTorchを使い、AWSのSageMakerで実行する方法を考えています。2026年9月にAWS認定資格のAIF-C01を取得したので、その知識を活かそうと考えています。
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