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コードを書かずにAIを構築してみる ー リベンジ編

Last updated at Posted at 2020-05-07

前回と同様、六角ボルト長の判別を行う

学習データの作成

前回は過学習が起きていたと考えられる
過学習を解消するためにも、今回はデータ拡張前のデータ数確保に重点を置いた

カメラアングルの限定

  • カメラアングルは上方からのみとし、45°より寝かせた角度は学習不要とする
    angle.png

学習データ数の確保

  • 真上から45°までの撮影角度を4分割する
    view.png

  • 取りうる光源の位置を考慮し、それぞれの光源下でのデータを準備する
    view_2.png

  • 撮影方向を前回より増し、16方向から撮影する
    view_3.png

学習

前回に同じ

学習結果評価

study_result_2.png

各パラメータの意味

学習セットの一部をテストデータに使う設定の場合、テスト用データの選抜基準はランダムのようである
よって、推論モデルを複数つくり、一番目的に合致したものを使う

採用モデル.png
没モデル.png

テスト

CLIにて確認
(2020/04現在 Windows最新版未対応)
result-20mm_2.png
result-25mm_2.png

まとめ

  • 学習データの質・量を確保するためにも、AIの運用要件を事前に固めておく必要がある
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