やったこと
ファインチューニングの続きを行なった。
・使用したモデル
背景が黒色のみの画像、糖度を平均値化したデータを使用して学習を行ったモデル
・ファインチューニングに使用したデータ
背景が緑色と段ボールの画像、糖度を平均値化したデータ
・評価結果
ー 背景が黒色・緑色のシート・段ボールのデータ計288セットを使用
ー それぞれ24エポック学習させた4つのモデルを評価して平均値を割り出した
| ファインチューニングの方法 | MAE | RMSE | R２ |
|---|---|---|---|
| 学習させる層を変えずに学習 | 1.8700 | 2.3644 | -1.5750 |
| CNNの28層のみ学習 | 2.0658 | 2.5941 | -2.1216 |
| MLPの最後の全結合層のみ学習 | 1.9848 | 2.4236 | -1.7476 |
| CNN(28層)とMLP(最後の層)を学習 | 1.9862 | 2.5436 | -2.0011 |
結果としては、学習させる層を変えずに学習した場合に少し精度が良かったものの、どのパターンも評価結果にそれほど違いはなかった。
今後の課題
・２段階に分けずに、背景が黒い画像・緑色のシート・段ボールのデータセットをまとめて使用して再学習