今週やったこと
学習モデルを用いた判別と、データベースからデータを持ってくる処理を同時に行うアプリケーションを作成と、そのアプリケーションに使用するDBの作成を行いました。
使用した学習モデルは合計3600枚の画像でVGG16をファインチューニングしたものですが、5回の学習で97.3%とそれなりの精度が出ました。
中間発表で使用するモデルは、チームメンバーと話し合って決定したいと思っています。
中間発表までにすること
今週行ったこと
チーム全体では、12/9(木)に判別する商品画像の撮影を行いました。
個人としては、今週は就活でエントリーシートや面接練習の時間を確保していたため、先週から特に手がついていない状態になっています。
来週も月曜日に選考の面接があるため、できるだけ作業を進めることができるようにします。
来週までに行うこと
以下のサイトを参考に学習モデルを作成する。
https://colab.research.google.com/github/scpepper69/ml-learning-materials/blob/master/TensorFlow_Keras_ImageClassificatioin_02_single_label.ipynb#scrollTo=sqbPWg1mfbA3
今週行ったこと
https://tkstock.site/2019/05/26/post-2809/
上記リンクを参考に、Flask-SQLAlchemyを使ってサンプルコードを実行し、SQLite3でのデータベースの作成・操作方法を学習していました。
来週までに行うこと
今週の進捗
Djangoでの実装が難しかったため、講義内で学習したFlaskを利用して、下記サイトを参考に夏課題のWebアプリ化を行いました。
https://aidemy.net/magazine/1490/
学習コストの低さや、ディレクトリ管理のしやすさから、Flaskを利用してWebアプリを作成していく方向に決定しました。
来週までに行うこと