今週は現在Webで実装していた8種の画像をXceptionでFine tuningをしていました。
135層のうち109層以下を学習し、70エポックごとにWeightを保存をしていましたが、1回の実行に6時間かかってしまっています。
2回目の実行を深夜に放置していたところ、途中でランタイムが途切れてしまい、現在も実行中です。１回目の実行（70エポック）で約40%の精度でした。
また、同時並行で葉と草の学習をはじめました。こちらは独自で基本的なモデルを組み、5種で現在学習していますが、今見る限り6,70%ぐらいで収束する気がします。
プログラムは一通りかけているので、明日明後日のうちに混同行列やグラフを用いて精度比較したいと思っています。
検索にかける画像の結果の値が低い時、上位２つをWebページで表示させ、ユーザーに選択させようかと思っています。
この１週間は個人制作に気を取られ、全くすすめることが出来ませんでした。
データベースに登録してある植物が10種のままだったため、テーブルの設計の見直しとともに20種に増やしました。
また、アップロード処理の保存部分に不備があったため、全体的にプログラムを書き換えました
この１週間は追加機能の検討、今後の分担の割り振りなどをしていきたいと思っています。
先週に引き続き、画像を整形していました。しかし、使えそうな画像が1種につき50枚ほどしかなかったため、追加で収集していました。以下のURLにあるgoogle-images-downloadというツールを見つけ、使用しました。
https://qiita.com/tomokin966/items/fdf14f4bfaa8bf97eed6
また、先週の金曜(12/6)以降加藤くんと連絡が取れなかったのと、サーバサイドが遅れていると感じたため、勝手にMySQLのインストールとデータベース設計作成、PHPからの接続とデータ取得などを行い、Ajaxを用いて、JavaScript側で値を受け取ることができました。
サーバーサイドでなかなか苦戦し、時間を取られたため、中間発表までに学習ができるかが微妙ですが、PHPからのPython(モデル)呼び出し、結果を受け取るという部分は既に作成済みなので、プログラムをまとめ、1つのサイトとして機能するように調整したいです。
また、GCEでサーバーが乱立しているのと、サーバー側のファイルがごちゃごちゃしているので、そこも整理したいと思っています。
前回のプログラムを用いて、10種ほど画像取得し、整形していました。が、量が多く全部できていません。
https://qiita.com/ha9kberry/items/daa2fc330c71485b2c27
上記のサイトによるとvgg16よりXceptionでFine tuningしたほうが精度が高いとあったため、以前のデータで試してみました。しかし、vgg16より収束が相当遅く、精度がそれほど良くありませんでした。
今週、来週は画像の取得、整形を終わらせ、２つのモデルを用いてFine tuningさせ、精度を比較したいとおもいます。