今週やったこと

1. 桃のモデルの改良
2. グラフカットを使ったモデルとrembgを使ったモデルの比較
3. 梨のモデルの作成と比較

桃のモデルの改良

エポック数やバッチサイズを変更して評価指標がよくなるようにした。

バッチサイズ=16,エポック数=5からエポック数を10にした。結果は悪くなった。
MAE : 1.92 -> 2.16
RMSE : 2.60 -> 2.70
決定係数 : 0.04 -> -0.03

エポック数=5,バッチサイズ=8で試した。
MAE : 1.89
RMSE : 2.56
決定係数 : 0.07
今までの中では一番よかったので、とりあえずは
バッチサイズ=8,エポック数=5で比較をすることにした。

グラフカットを使ったモデルとrembgを使ったモデルの比較

左の数値がグラフカット , 右の数値がrembg
MAE : 2.25 -> 1.89
RMSE : 2.90 -> 2.56
決定係数 : -0.19 -> 0.07
評価指標はどれもよくなっているので領域抽出の手法をrembgに変更することは精度向上につながると思う。

梨のモデルの作成と比較

梨のモデルは2400データ(水増し後24000)で作成。桃は4224(水増し後42240)。
データ数以外は同じ条件・手法で学習させた。
MAE : 1.08
RMSE : 1.37
決定係数 : -0.43
MAEとRMSEは桃よりよかったが、決定係数がとても悪くなった。

また、桃を梨と同じデータ数で学習させて比較をした。データ数が減っているため評価は悪くなっている。
MAE : 2.11
RMSE : 2.80
決定係数 : -0.16

今後やること
・モデル改良