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1/25(火) 進捗報告

今週やったこと

ログイン機能を実装するためにFlask-loginでの実装方法を調べ、以下のサイトを参考に、DBからユーザ情報を読み取るログイン処理を試してみました。

https://creepfablic.site/2020/04/25/python-flask-flask-login/

テーブルの構造
testuserでログインすると、名前のところに「testuser」と入る



今週と来週は就活や課題やテストでほとんど時間を取れませんが、合間でなんとか時間を確保したいと思っています。

来週までにやること

  • Webアプリでログイン処理の実装
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1/18(火) 進捗報告

今週やったこと

堀田くんが作成していたUIをFlaskで表示できるようにしました。

とりあえず指定したURLに飛ぶと、表示されるようにしただけなので、堀田くんにコードの内容を聞きながら、判別アプリケーションとの結合をしていきます。

ログイン画面
ホーム画面
アップロード画面

また、テスト用の画像を用意して、学習モデルの評価をしました。
とりあえず「そば」「チャーハン」「チャーハンおにぎり」「揚げ物」「おにぎり」のテスト画像を用意して判別を試してみたところ、以下のことがわかりました

  • 「チャーハンおにぎり」を「チャーハン」と判別する場合が多い(色が似ているからと考えられる)
  • 背景が単純でないと、思うように判別できない(過学習の可能性がある)


ちなみに、学習回数を10回にしてファインチューニングを行ってみましたが、やはりおおよそ4回で収束していたので、今回のテストデータの判別には学習回数5回で作成したモデルを採用しました。

来週までにやること

  • 判別WebアプリとUIの結合
  • ファインチューニングモデルの精度向上(できれば)
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1/11 進捗報告

行ったこと

冬季休暇中は面接や適性検査であまり時間が取れませんでした。
実際にやったこととしては、VGG16のファインチューニングで判別できる商品数を10個にしました。5回の学習で精度は95.6%になりました。

来週までに行うこと

  • Webアプリ側で写真が表示されないエラーの解決
  • テストデータを用いてモデルの評価をする