休み期間中はまず切り抜き画像を用いた推論を試しに行いました。指摘されていたように上手くいかなかったので、料金プランの更新も兼ねて先生に相談させていただきました。

今後大量の学習が必要になるので、効率化を図る目的でbest.ptを追加データ学習の際に再利用するという方法について調べ、実装しました。精度に影響があるかは検証していないためわかりませんが、一から学習し直す必要がなくなるため、一度使用してみたいと考えています。

その後は実際の推論手法について試していました。

方法としては、左上、右上、左下、右下の1/4ずつ別の名前でアノテーションを行い、距離や位置関係の矛盾を判断して統合するという方法で行いました。

updated Boxという名前の青い矩形が統合された矩形になっています。4つのラベルの位置関係に矛盾がなく、距離も近いため全て統合できています。

半分しか写っていない紙幣に対しても、左上と左下のラベルを検知して統合できました。

２枚重ねたパターンでの推論も行いましたが、上部の紙幣は統合できていません。理由としては、for文でラベルごとの座標が確定した後に統合処理を行っており、その影響で重複しているラベルの座標データは最後に入ったものになってしまい、結果的に上の紙幣の座標データが抜き出せていないことにあります。配列を使ってデータを逃すことも検討しましたが、単純ではなく少し苦戦している状態です。

とりあえず手法として可能だとわかったため、まずはプログラムの方を上手く書き換えていきたいと考えています。その後は裏面も同様にアノテーションしていき、データ数を増やして精度をあげて行きたいと思います。