12/16 Iチーム進捗報告

商品の買い出し

対象の商品を10品購入した。

商品の撮影

・ iPhoneでの撮影

・ 背景(白、黒)

・ 光源(標準光、暖色光、寒色光)

  暖色光と寒色光はiPhone内のフィルターを使用

・ 上から1枚、8方向斜めから8枚、引きから1枚

元画像は1クラスあたり約100枚

商品データの収集

データベースで使用する商品データを収集。

画像の水増し

1クラスあたり約9000枚に水増しを行なった。

中間発表までにやること

・ モデルの作成

 モデルはCNN + ResNetを使用した以下のサイトを参考にGoogleColabにて作成する。

https://colab.research.google.com/github/scpepper69/ml-learning-materials/blob/master/TensorFlow_Keras_ImageClassificatioin_02_single_label.ipynb#scrollTo=sqbPWg1mfbA3

・ 作成したモデルを実装したwebアプリケーションの作成

 前回のチーム進捗報告で報告したFlaskを用いたWebアプリケーションプログラムに作成したモデルを実装し、ある程度商品判別のできるwebアプリケーションを作成す

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