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アルゴリズム

【第17回】簡易体積算出アルゴリズム 入出力に関する検討3

今回の概要 作業内容 結果 精度向上のための考察 今回の概要 精度が低下した理由について 精度向上のための考察 作業内容 精度が落ちる理由について いままではデータをシャッフルして学習していましたが、今回の場合はシャッフルしないほうが汎化性能を高め…

【第16回】簡易体積算出アルゴリズム 入出力に関する検討2(結果)

今回の概要 入力に画像サイズの情報の付与した結果について アンサンブル学習の準備 次回の予定 今回の概要 入力に画像サイズの情報を付与した結果について ニューラルネットの評価 アンサンブル学習の準備 入力に画像サイズの情報の付与した結果について 探…

【第15回】簡易体積算出アルゴリズム 入出力に関する検討2

今回の概要 出力値を体積に変更 回帰値→one-hot vecに変更 入力に画像サイズの情報の付与 アンサンブル学習の準備 次回の予定 今回の概要 出力値を体積に変更した結果について 回帰値→one-hot vecに変更した結果について 入力に画像サイズの情報の付与(プロ…

【第14回】簡易体積算出アルゴリズム 入出力に関する検討1

今回の概要 作業内容 出力値を体積に変更 回帰値→one-hot vecに変更 次回の予定 今回の概要 出力値を体積に変更(VGG19_train1.py) 回帰値をone-hot vecに変更(VGG_train2.py) 作業内容 前回の考察を基に改善の戦略を立てましたので、それを順次実行してい…

【第13回】簡易体積算出アルゴリズム 評価と今後の展望

テスト用画像による出力結果の検証 現在のモデルに対する考察 精度と損失について モデルについて 改善策と今後の展望 テスト用画像による出力結果の検証 前回は200epochで実行していたため、1000epochsを上限としてソースコードを再実行しました。 3回実行…

【第12回】簡易体積算出アルゴリズム チューニング(後半)

パラメータチューニング テスト用画像の収集 評価用モデルの作成 パラメータチューニング 前回は全結合層の3層のパラメータ探索を行いました。 今回はその結果を用いて交差検証を行った結果、41.25% (+/- 35.04%)と今まで行ってきたモデルより精度が低い結…

【第11回】簡易体積算出アルゴリズム チューニング(前半)

簡易体積算出の調整 Khold部を再検討 パラメータチューニング ベイズ最適化を用いたパラメータチューニング パラメータチューニングの改善 全結合層を1層でパラメータチューニング実行 交差検証 階層の検討 モデルの詳細分析 次回の予定 簡易体積算出の調整 …

【第10回】簡易体積算出アルゴリズム テスト学習

今後の予定 Khold部を再検討 パラメータチューニング 評価 テスト学習 モデル構築と学習・評価プログラムの作成が完了したため、ハイパーパラメータを適当に決めてベースラインを決定します。 パラメータは以下のようにしました。 loss function = mean_squa…

【第9回】簡易体積算出のAugmentationによるデータ拡張と学習プログラム機能追加

Augmentationによるデータ拡張 Augmentationによるデータ拡張のソースコード 学習プログラム機能の追加 Trashの削除 次回の予定 Augmentationによるデータ拡張 学習・検証用データが100枚程度だと不足するため、データ拡張(Augmentation)を行います。 色合い…

【第8回】簡易体積算出のモデル作成

作業内容 次回の予定 作業内容 モデル作成 前回の記事(https://www.itd-blog.jp/entry/volume-calculation-algorithm-7)をもとにモデルを作成しました。 以下にResNet50と追加した全結合層を示します。 ※ResNet152はAWSのメモリが足りなかったため、ResNet50…

【第7回】簡易体積算出アルゴリズム データセット作成とモデル案について

データセット作成 データセットの整形・分析 製品の傾向の確認 モデル構想 次回の予定 データセット作成 機械学習用のデータセットを作成します。 収集する対象は冷蔵庫や電子レンジ等の大型家電の設置画像と、その製品名と寸法です。 以下にデータセット化…

【第6回】簡易体積算出アルゴリズムの再考

簡易体積算出アルゴリズムの再考 構想 簡易体積算出アルゴリズムの再考 前回までの簡易体積算出プログラムは簡易性と先進性において欠点があったため、方針を再考したいと思います。 条件として、スマホ等のカメラ撮影のみで完結し、チェスボードやブロック…

【第5回】簡易体積算出アルゴリズム 幾何学的算出での実装3

チェスボードの座標の間隔による座標統合について 奥行きの算出 次回の予定 チェスボードの座標の間隔による座標統合について まず、物体の各辺を知るためには、チェスボードの頂点間の分布を確認する必要があります。 そこで、チェスボード全ての点間距離を…

【第4回】簡易体積算出アルゴリズム 幾何学的算出での実装2

マウスクリックからの座標取得 次回の予定 マウスクリックからの座標取得 前回でチェスボードの認識と座標情報の取得ができましたので、次はマウスによる物体の頂点のマーキングと抽出です。 以下に、頂点を7点マーキングして各頂点の座標を出力するプログラ…

【第3回】簡易体積算出アルゴリズム 幾何学的算出での実装1

実装にあたっての戦略 実践 今回から、チェスボードを基準とした簡易体積算出アルゴリズムを実装していきます。 実装にあたっての戦略 前回は幾何学的算出の実現可能性について検討しました。 実装にあたり、流れを整理しましょう。 まず、チェスボードの印…

【第2回】簡易体積算出アルゴリズム作成 幾何学的算出の実現可能性について

幾何学的算出の実現可能性 前回の結果と考察 3次元把握の方法 今後の方針 前回の記事では相対的算出をテストしました。 結果として算出精度が低かったため、今回はチェスボードを基準とした簡易体積算出アルゴリズムの実現可能性を検討します。 幾何学的算出…

【第1回】簡易体積算出アルゴリズム作成 作成方針の策定

簡易体積算出アルゴリズム作成の方針決め テスト このシリーズでは、簡易的に体積を算出するアルゴリズムを作成していきます。 第1回となる今回は、アルゴリズム作成の方針を決定したいと思います。 簡易体積算出アルゴリズム作成の方針決め このシリーズを…