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。
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
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
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
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
先週までDjangoを使用した夏課題のWebアプリ化を目標としていましたが、11/25のチームミーティングで簡単にWebアプリにする方法としてFlaskを使用する案が出たため、今週はFlaskを用いて夏課題をWebアプリ化を行いました。
参考サイト↓
https://aidemy.net/magazine/1490/#i-5
今週自分が行ったこと
今回Flaskを使って、Djangoより簡単に実装ができたため、実際の成果物もFlaskを使って制作を進めていく方向になるかと思われます。
「SQLAlchemy」というデータベースとやり取りをするライブラリを使用する方法を発見したので、Webの記事を参照し、基本的な使い方を調べました。
参考サイト↓
https://note.com/junyaaa/n/n9eab953c73c9#zdJy9
https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/1808/07/news029.html
次週までに行うこと
11/11(木)チームミーティングのチームミーティングでWEBアプリをまずローカル環境で実装してからサーバを決めることになりました。
そのローカルの開発環境で出た案が
の二つで、今回自分はDjangoでの実装について調べてみました。
Django(ジャンゴ)とは、Pythonで実装されたWebアプリケーションフレームワークのこと。Webアプリケーションに必要な多くの機能が最初から備わっていることがメリットとしてあげられる。
今回自分がやったこと
次回までにすること
11/4(木)のチームミーティングで、テーマ発表でいただいた質問などをもとに判別する商品、利用技術を検討しました。
判別する商品（10種類）
利用技術等（検討案）
本日のミーティングでアプリケーションで使用するサーバーの決定や判別する商品の学習データの収集方法の決定をし、可能であれば判別の手法などの検討をしていく予定です。
10/7のチームミーティング内でテーマ決めのディスカッションを行いました。
チーム内で案を自由に出し合い、出た案を10/14のチームミーティングで実現可能性やQoLなどを考慮しながら案を絞っていく予定です。