やったこと
- 桃のデータ採取
- ファインチューニングの続き
桃のデータ採取
引き続き桃のデータ採取を行なった。
ファインチューニング
- 背景が黒色・緑シート・ダンボールのデータを使用
- データを８分割してクロスバリデーションを行なった
- 評価はそれぞれ24epochまで学習したモデルで行なった
学習過程グラフ
50epochまでの学習過程グラフを作成した。
8個の分割データ全てで過学習が起きていたため、原因を考える必要がある。
評価結果
| モデル | MAE | RMSE | R２ |
|---|---|---|---|
| 8つのモデルの平均値 | 1.9260 | 2.6792 | 0.0958 |
| MAEが最も良いモデル | 1.1051 | 1.3992 | 0.6115 |
| MAEが最も悪いモデル | 2.4771 | 3.2145 | -0.0968 |
決定係数にばらつきがある原因として、背景が緑色のシートとダンボールの桃が30個であり、1分割ごとに4個ほどしかないことが考えられるため、他は同じ条件のまま黒色背景のみのデータで再度ファインチューニングを行なっていく。
今後の課題
・桃のデータ採取
約20個分のデータを採取したので、あと最低40個ほどの桃を購入する予定
・ファインチューニングの続き
現在と同じ方法で、背景が黒色のみのデータを使用してファインチューニング（比較とファインチューニングがうまくいっているかの確認のため）
その後は桃の裏のみのデータを使用してファインチューニングを行う