①ファインチューニングについて
ファインチューニング用プログラムに変更を加えました。
ヒストグラムを前もって抽出して入力するように変更したところ、学習にかかる時間が大幅に短縮されました。
(1エポック7分ほど)
去年のモデルに対して、背景が段ボールと緑色の画像・平均値化した糖度を入力してファインチューニングした学習履歴のグラフです(20エポックまで)。
評価結果です。
入力データのうち学習に使用していないデータ288件をテストデータとして入力して評価しました。
概ね去年のモデルと近い数値になりました。
引き続き他のモデルの学習も行っていきます。
①アプリについて
ローカルで端末から送った画像と推論結果(CSV形式で保存)を、サーバー側からAWSのストレージ(S3)に保存する仕組みを作りました。
また、端末から画像を送信してから結果画面が表示されるまでの処理速度を測定するプログラムを組みました。
処理時間もS3に送るようにしてからAWSのサーバー上で動くか確認して、評価実験を進めていきます。
