今週行ったこと：

事前学習モデルを最軽量のものから変更して、新・旧紙幣込みのモデルの作成を行いました。

yolov8n-obb(最軽量)

yolov8l-obb

旧紙幣のみで作成した時よりも精度はおそらく低下していますが、最軽量のもので作成した場合よりは全体的に精度は大幅に向上していると思われます。

yolov8l-obbとyolov8x-obbではあまり違いは見られなかったため、軽量のyolov8l-obbで作成したモデルを使用する予定です。

次にテストデータについてですが、紙幣を分割していない場合と分割した場合のモデルの精度を比較するために、分割していない場合のモデルをまずは作成したいと思います。

テストデータの背景については訓練用データとは異なる4種類程度の背景を予定しています。

来週行うこと：

分割しない場合の紙幣のアノテーションとテストデータの撮影