物体検出モデルでシイタケの収穫時期を自動判定してみた。 #devio2025

Transcript

1. 物体検出モデルで シイタケの収穫時期を ⾃動判定してみた。 ⾚池 悠 クラスメソッド株式会社 クラウド事業本部 コンサルティング部 [⾃由研究発表] クラスメソッド社員による怒涛のLT⼤会、11連発 Part 3
2. Q.皆様が得られるもの
3. Q.皆様が得られるもの A.シイタケの育て⽅  物体検出モデルの始め⽅
4. Q.私が得たもの
5. A.⼭盛りのシイタケ 5
6. ⾃⼰紹介 6 クラスメソッド株式会社 クラウド事業本部コンサルティング部 ⾚池 悠 ( AKAIKE HARUKA ) 好きなキノコ：ヤコウタケ
7. アジェンダ 7 • 1.モチベーション • 2.作ったもの • 3.実装⽅法 • 4.最後に伝えたいこと
8. モチベーション
9. Q.シイタケを無限に⾷べたい…
10. Q.シイタケを無限に⾷べたい… A.⾃宅で育てればいいじゃない
11. Q.シイタケの⾷べ頃がわからない…
12. Q.シイタケの⾷べ頃がわからない… A.物体検出モデルで  判定すればいいじゃない
13. 作ったもの
14. 画像から検出する 14
15. 動画から検出する 15 https://demonstration-aws-app.click/
16. 実装⽅法
17. ①.データセット集め
18. 1.シイタケを育てよう 18
19. ⽇々のお⼿⼊れ 19 ⽔やり 間引き
20. 2.データセット⽤の画像を集めよう 20 1~2⽇⽬ 2~3⽇⽬ 3~4⽇⽬ 4~5⽇⽬
21. ②.カスタムモデル作成
22. 1.事前学習モデル(YOLO)を使おう 22 検出すると ボックスで囲んでくれる 事前学習済みで、 物体検出ができる 画像や動画に対応 デフォルトでは シイタケに対応していない
23. 2.クラスを定義する 23 0.pin ⽣まれたて 1.primordia 成⻑中 2.young まだ若い 3.harvest 収穫時期 4.overripe 育ちすぎ
24. 3.データセットの作成 24 クラスを元に アノテーション(⼈⼒) 合計130枚ぐらい やりました
25. 4.データセットを使ってファインチューニング 25 う〜ん。 これはシイタケ！ 🍄
26. ③.デプロイ
27. システムアーキテクチャ 27
28. 最後に伝えたいこと
29. 正直、 物体検出モデルいらなくなっちゃった…。
30. 私が成⻑してしまった。 30 • 約1ヶ⽉半、毎⽇シイタケと向き合った • より⼤きなシイタケを育てる⽅法の模索 • ほぼ毎⽇間引いたシイタケを⾷べる⽇々 • リビングのシイタケを毎⽇⾒つめる • etc… その結果、 ⾒たら何となく収穫時期がわかる体になっちゃった
31. でも、そんなの関係ねぇ…
32. 楽しいからやろう。 32 • 毎⽇観察することで得られる発⾒ • 気合いで作成するデータセット • うまく検出できた時の喜び • etc… 好きなものを、好きなタイミングで、好きなだけ、 物体検出しよう。