行ったこと
先輩の環境でも検出精度は低く、環境の違いはなかった。
期間に余裕もあるので、新しいモデルの作成を行うことにする。
既存モデル解析
- 物体画像はビジネスバッグ, 人, 空き缶, ペットボトル、それぞれ約150枚
- 50枚元画像、輝度変化(明)50枚、輝度変化(暗)50枚
- 複数物体画像（ビジネスバッグ + 人）約50枚
これらから、そもそもの物体画像と利用シーンを想定した物体画像が不足していると感じた。物体単体画像・点字ブロックを含めた物体画像の追加が必要。
また、対象物体についても検討した。既存モデルの対象物体は『ビジネスバッグ・人・空き缶・ペットボトル』である。ビジネスバッグ・空き缶・ペットボトルに関して、あまり利用環境を想定したものとは言えないと思った。そこで、実際に障害者の方々が危険な目にあった経験をもとに、より利用環境を想定した対象物体への変更を考えた。以下にその案を挙げる。
- 自転車
- 自動車
- ベンチ、椅子
- (縁石)
まずは、物体を検出できることが大切ではあるが、これらの物体を検出できるのが理想であると考えるので、『人、自転車、自動車、ベンチ(椅子)』を対象に進めいていく。
YOLOでのモデル作成ついて勉強
今後行うこと
・物体画像の撮影
今回挙げた物体単体の画像、点字ブロックと合わせた画像を撮影する。それぞれ100枚ほど撮影し元画像とし、画像処理にて水増しを行う予定。
・モデル作成
新しくモデルを作成することにする予定、今月いっぱいモデルの作成にあてる。