ここではネコのフリー素材で画像を学習して、テスト用の画像で予測できるか試します。
近頃注目されているAIですが、AIに推論してもらうにために学習データを作る必要があります。
YOLOv5を用いて学習データの作成をしてみました。
| 実行環境は以下の通りです。 ------------------------- OS Windows10 CPU Intel i7-5960X GPU RTX 2080 Ti CUDA ver 11.8 python 3.9.13 pytorch 1.13 YOLOv5 ------------------------- |
教師データとは機械学習を行う際に、学習したい元データに対してラベル付を行ったデータです。
今回は300枚のネコの写真を使用しました。
次にアノテーションという処理を行います。
これはネコの顔を手作業でバウンディングボックスで囲んで、画像の中で『これがネコの顔だよ』ということを教えてあげます。
この座標データが教師データと呼ばれるものです。
これを300枚分行いました。
（大変だった…）
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今回は３００回繰り返しで学習させました。
その後
出来上がった学習データを用いてテスト画像の推論を行いました。
結果がこちら
↓↓↓
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しかし…
元々入っていたサンプル画像が…
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調整が甘いようです。
学習する画像が少ないのかパラメータの設定が悪いのか
まだまだ勉強が必要そうです…
