今週行ったこと：

今週は新紙幣を含めたモデルの作成を行いました。

旧紙幣のみで作成したモデルと同様の条件（回転の水増しのみ）でモデルを作成しましたが、かなり識別の精度が落ちてしまい、紙幣が重なっていない場合にも認識を行うことができていないという結果になりました。

下の画像の5000円のようにバウンディングボックス自体は表示されていますが、信頼度がかなり低い場合が多いです。

データの水増しの際に輝度と明度を追加した場合のモデルの作成を行ってみましたが、あまり変化は見られませんでした。

統合処理については問題なくできていますが、それ以前の検出がうまくいっていないので、モデルの精度を改善する必要が出てきました。

来週行うこと：

エポック数やバッチサイズを変更してモデルの改善が可能かどうか確かめてみようと思います。

また、現在は事前学習モデルとしてYOLOv8-obb.ptを用いていますが、旧紙幣のみで作成したモデルのbest.ptを使用して学習を行った場合についても試してみたいと思います。