月: 2022年11月

やったこと

・桃の領域抽出
　ー 今までの方法でどれだけ正確に抽出できているかの確認

桃の領域抽出

・手順

↓うまくいってないパターン

↓うまくいっているパターン

正しく抽出できているのは現状1割ほどのため、調整をするとともに他の方法を考える必要がある。

今後の課題

・桃の領域抽出手法を考える
・アプリの改善
・(AWSのアカウント移行)

やったこと

・DCCのプレゼン資料作成
・アプリのユーザビリティ評価

DCCのプレゼン資料

明日に向けて予備資料を追加して発表練習を行います。

アプリのユーザビリティ評価

糖度推定アプリケーションのユーザビリティ評価を行いました。
愛工大の学生計7名にアプリを操作してもらい、アンケート調査を行いました。アンケートはGoogleフォーム作成しました。

・アンケート項目
　ー ホーム画面のデザイン・ボタンの操作
　ー 写真撮影のしやすさ
　ートリミングのしやすさ
　ー処理速度
　ー結果画面の分かりやすさ
　
　ー欲しい機能(自由記述)
　ー感想(自由記述)

桃を撮影するという文字の部分がボタンではないかと思ってしまった

撮影段階で桃を収める目安があっても良いと思いました

感想：トリミングの仕方(どのくらいトリミングすればいいのか等)に説明がないのが少し分かりにくかった。

欲しい機能(自由記述)

・使い方の説明画面
・自動トリミング機能
・トリミング画面の項目の説明
・トリミングの目安
・糖度の高いももの見分け方を教えてほしい

感想

・桃のポリゴン部分が何を表しているかが少し分かりにくかった
・トリミングをした後の処理の時間にカメラが動いていたのが少し気になった

今後はいただいた感想をもとに改善を行なっていきます。
また、ユーザビリティ評価の項目も改善を行います。

今後の予定

・桃の領域のみ抽出する方法を考える
　ー まずは今までのプログラムを調整する

・アプリの改善

やったこと
・ファインチューニングの続き
・DCCのプレゼン資料作成（未完成）

ファインチューニングの続き

・今年度に採取したデータを追加してファインチューニング

・条件は今までと同じ
　(糖度は平均値・各桃がtrain, test, validationで混ざらないように)

・黒色背景8800データ、カラー背景14400+28800データの計52000データ

・24epoch、8分割でクロスバリデーション

・評価結果

モデル	MAE	RMSE	R２
ハイブリッドモデル	1.598	2.1448	0.2237

・学習過程グラフ

過学習しているため、学習データに変更を加えるなどの工夫が必要。今後は桃の領域のみを抽出した画像とヒストグラムを作成する予定。

今後の課題

・プレゼン資料を完成させる

・アプリのユーザビリティ評価について
　ー 来週一度行って、プレゼン資料に組み込みたい

・桃の領域のみ抽出する方法を考える
　ー まずは現状のプログラムを調整してみる