11/24(木) 進捗報告

今週やったこと

• 評価実験計画

1. 実験内容
   1. 現金・硬貨の各データセットをYOLOv7で再学習、テスト画像を入力し、推論させる
   2. 紙幣は変形に3つのレベル(1:折れなし, 2:二つ折り, 3:三つ折り)を設定し、各レベルごとにテスト画像を分けて推論を行う
2. 分量・人数
   1. 分量
   2. 画像数 … 紙幣800枚(学習700枚,テスト100枚), 硬貨900(学習800枚,テスト100枚)
   3. クラス数
      1. 紙幣データセット3クラス(1000円,5000円,10000円)
      1. 硬貨データセット6クラス(1円,5円,10円,50円,100円,500円)
3. 人数 … 1人
4. 実験スケジュール
   1. 11月下旬〜12月下旬(限界は12月いっぱいまで)
5. 評価項目・評価指標
   1. 混同行列
   2. 正解率
   3. 再現率
   4. 適合率
   5. IoU(領域が正しく検出されているか)
6. 比較対象
   1. データセットの構成(例えば切り抜き画像を使用するなど)を少しずつ変更して精度を比較する。
      1. 元の画像のみ
      2. 元画像+切り抜き画像
   2. 単一モデルで全て検出する場合と二つのモデルで検出する場合の精度・速度を比較する。

• 先週の硬貨の検出精度低下原因の調査

先週の結果から、硬貨のデータセットで一部アノテーションの座標が本来の場合とズレている画像や、領域が正しく囲えていない画像があったため、これらを修正しました。

• 丸い模様への対策

先週の進捗にあった丸い模様の誤検出への対策は、丸い模様を背景にした画像をデータセットに入れて再学習を行なってみようと考えています。

来週やること

• 学習画像の追加
• 丸い模様を背景にした硬貨の画像の撮影
• データセット構成の考案