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20241214_コトナラテックPJ
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Chii560
December 19, 2024
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20241214_コトナラテックPJ
Chii560
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Transcript
SHIKA- FINDE(E)R 奈良公園の鹿の名前がわかる鹿発見アプリ using Machine Learning ちぃさん CHIHARU SHIMA CHII560 2024 コトナラテックプロジェクト
2024.12.14
CHIHARU SHIMA KOTONARA PROJECT ABOUT ME 世界放浪者 になりたい人 ちぃさんとも言う。 大阪大学 基礎工学部 4年
交通シミュレーションの研究をしています
奈良公園の鹿と仲良くなるの、 難しくない???? この鹿はさっき会った鹿?? 識別できないよ~~~ 課題
安易に近づくとこうなる
鹿と仲良くなりたい!!! 鹿を識別したい!! みんな、たぶん、
鹿と仲良くなりたい!!! みんな、たぶん、 まずは名前を知ることが仲良くなる 第一歩!
はい 100% Q. 奈良公園の鹿の名前を知りたい ですか? A. はい(100%) みんな鹿の名前を知りたいようです ※当社調べ(N=2)
None
鹿と仲良くなりたい!!! 鹿を識別したい!! みんな、たぶん、
奈良公園の鹿の名前がわかる鹿発見アプリ SHIKA-FINDE(E)R をつくる!! というわけで、
奈良公園の鹿のためだけに 機械学習モデルを作成します まずは、 簡単に言うと、AIを作りました
方法 1 鹿データセットをつくる 2 機械学習モデルをトレーニングする 3 WEBアプリをつくる
鹿データセットを作成するため、 奈良公園で鹿を撮影します というわけで、 1 鹿データセットなんてないのである。それは鹿ではなくトナカイや。
先週の金曜日 (12/6) @奈良公園
周りは外国人やカップルばかりである。鹿データセット作ってるの私だけ。
撮影した動画を画像に変換し、 トレーニング用、テスト用、評価用に分割 (スクリプトで一気に前処理) 1
データセットができた!! 1 奈良公園の鹿23匹分
鹿データセットを使って 機械学習モデルを トレーニングします 次に、 2
None
モデルのトレーニング 2 ResNet18 深層学習モデルの一種(あんまりわかっていない) 層数が多い。画像に強い。残差接続を導入。 簡単に実装できそうだったため
モデルの精度評価: 2 98% Best val Acc: 0.9966 Test Loss: 0.0555
Acc: 0.9848 精度良すぎて怖い。
「データの分け方の問題じゃない? train, value, testデータをランダムに分けるのではなく、時系列的に離 れたデータを入れたほうがいい。ランダムだと、似たよう なデータが学習データとテストデータに入ってしまう。 」 モデルの精度良すぎ問題 2 研究室のDoctorの先輩(天才)によると...
今後試したい機械学習モデル 2 CNN Contrastive Learning
学習モデルを使用した WEBアプリを作成します 最後に、 3
開発環境: Docker 3 Docker使ってみたいな~~ あ!Doctorの先輩がDocker の本持ってはる! 借りよ~~~
デザイン 3 Canvaを使用 鹿の赤茶色&ざらざら質感 鹿のロゴ SHIKA-FINDER CHII560 2024 Click to
start finding
frontend backend Hosting developer システム構成 deploy push
Docker: 初めて。そこに技術書があったため。 FastAPI: 初めて。Flaskよりも使ってみたかったため。 PyTorch: 研究の輪講で使ったため。 Next.js, React, TS, TailwindCSS:
いつも使っているため。 Render: 初めて。友人から良いと聞いた。 3 選定理由(雑)
できたものがこちら
None
TOP画面 3
画像のアップロード画面 3 カメラによる撮影 or 画像アップロード
結果画面 3 名前 発見者数 よく発見されている場所 お気に入り登録
奈良公園の鹿の名前がわかる鹿発見アプリ SHIKA-FINDE(E)R をつくった まとめ
0ベースで学習モデルを作成できた Dockerを試せた FastAPIを試せた 良かった点
より精度の良い学習モデルを作成する 背景を除去した画像で学習することを試す DB連携 ユーザ登録 将来展望
奈良公園 サファリパーク・動物園 この動物の名前は?身長は?何歳? ex) アドベンチャーワールド ビジネス的な将来展望
コトナラテックプロジェクト 2024.12.14 THANK YOU GitHub: https://github.com/chiisann zenn: https://zenn.dev/chii560