桃を15個購入しました。
引き続きデータを収集していきます。
ファインチューニングについては、まずはEfficientNetを使い去年の桃のデータに今年の桃のデータを追加して行おうと考えています。
そのため、新しく追加する背景が段ボールとグリーンバックの画像で桃の矩形が検出できているかを確認する作業をしています。
引き継いだプログラムの一部を元に矩形が検出できているかの確認しようとしましたが、背景が黒の画像でもうまくいかないので元のプログラムの理解を深めて引き続き桃の矩形が正しく検出できているかの確認を行なっていきます。
↓入力画像
↓読み込んだ際のBGR画像
↓変換後のHSVイメージ
↓(H < 40 OR 140 < H)AND(S > 50)AND(V > 70)を白くした後の画像（真っ黒）
↓コード
桃を10個購入して撮影しています。
カメラの色調補正の件ですが、証明を近づけて撮影することである程度目で見た色に近づけることができました。
撮影の他にデータの水増し用のプログラムを作りました。
ライブラリは本田さんが使用していたalbumentationsというライブラリを使い、画像処理の値も本田さんの論文に書いている値を参考にしました。
元画像と反転画像に対して、ぼかし・ノイズ・ガンマ補正・拡大をそれぞれ行い画像を10倍にしました。
したの画像は反転と拡大の例です。
今後は引き続き桃の撮影を行います。
また、ファインチューニングについて調べて実装していきたいと思います。
桃を4つ買って1つ撮影してみました。
一つの桃から48枚の写真を撮りました。
農協の方から6月下旬から7月上旬で箱買いができると連絡を頂いたので、それまではスーパーで桃を買って撮影を続けていきたいと思います。
本田さんから評価用のプログラムを受け取って、本田さんから引き継いだプログラムを動かす過程で作った学習モデルの評価をしてみました。
論文に表記してあった数値と似た数字が出てきたので、正しく動いていると思います。
家の近くのスーパーなどを回って桃の入荷時期などの聞き込みをしました。
農協で話を聞いたところ箱買いができるそうなので、また明日担当の方に値段や桃の品種など詳しい話を伺う予定です。
スーパーでパックに入った桃が売られていたので、少し買ってデータを集めていきたいと思います。
桃の学習用データとアプリ評価用のデータをどう作っていくかを決めました。
側面４方向と上下の６方向から撮影して糖度を測定し、その平均値を一つの桃の糖度として使用する予定です。
桃の撮影は、段ボール・グリーンバックでそれぞれ白色光・暖色光、桃に被せる白いカバーあり、カバー無しの合計8パターンを撮影し、一つの桃から48枚の写真を撮影しようと考えています。
そのほかには、桃を敷き詰めた状態で撮影しようと考えています。
アプリの評価用に使うデータでは、写真に加えて動画も用意します。
また、本田さんから卒論で評価に使った学習モデルを受け取りました。
評価用のプログラムについて本田さんに聞いてみたところ、まだ渡してなかったことなので、データが届き次第本田さんから受け取った学習モデルの評価をしてみたいと思います。