Carryber soft班 B4の谷津直弥です
Carryberのミッションは”運搬”なので、物体検出をすることが必要ということになったので、今せっせと学習用モデルを作成しています。
自分自身、機械学習にあまり詳しくないので、調べながらちょっとずつやっています。ラズパイで物体検出をしなければならず、本当に考えることが多いです。
実は三週間ぐらいブログ更新をさぼっていた僕なのですが、その間に何もしていなかったわけではなく、きちんと学習モデルを作成していました…！！！
アーリスでは赤いコーンを目印にして、ゴールを目指すのですが、物体検知でそのコーンを認識するとなると当然教師データが必要になってきます。そのため、まずはこれを作る必要がありました(1000枚いかないぐらい写真を撮りました。蚊に刺されすぎて、途中でカメラ投げたくなりました)
そのあと、物体検知をするためには対象物がどこにあるかを教えてあげる必要があります(アノテーション)、心が折れてしまうので、研究室に来てくれているB1sに押し…お願いしてアノテーションをしてもらいました。(ありがとう、本当に…)
これまで作成したファイルをいい感じにスクリプトで書き換えた後、モデルにぶちこんで作成して作成した重みで推論した結果がこんな感じです(test用画像です)
見てわかる通り、コーンは認識しているのですが、缶は推論してくれていません(ちなみに色はcv2とpillowの色が違うだけなので関係ないです)
さてどうしたものか…、これから精度をあげるために様々な工夫をしていく必要があるなと感じました。
アーリスを通して強強になるつもりなので、このブログを見ているIT会社の人事の方、二年後に高玉研の谷津直弥をよろしくお願いします。