進捗一覧
・DCON再投稿
・CNN+HSV:４分割クロスバリデーション(全拡張データ使用)
・糖度データの分布確認
・2020～2023年度の全データでの実験の準備(途中)
DCON再投稿
DCONの再投稿が完了しました。
CNN+HSV:４分割クロスバリデーション
今後に向けた調査として、黒色画像にHSVデータを追加してファインチューニングを行いました。
条件は以下の通りです。
CNN：EfficientNetB3
画像データ：黒色画像 + HSV画像
糖度データ：各側面（平均値ではない）
エポック数：24
ランダムシード：0
評価方法：４分割クロスバリデーション
データ：学習・バリデーション・評価全てに拡張データを使用
| 評価関数 | MAE | RMSE | R２ |
| 平均値 | 1.1196 ± 0.0782 | 1.4833 ± 0.0413 | 0.4028 ± 0.0946 |
↓学習過程グラフの例
糖度データの分布確認
| 最小値 | 4.3 |
| 最大値 | 25.5 |
| 平均値 | 11.6 |
| 中央値 | 11.4 |
| 最頻値 | 10.4 |
2020～2023年度の全データでの実験の準備
(途中)
終わり次第実験を開始します。
今後の課題
・全データでの実験開始
・修論のテーマ名を決定
・中間発表会の章構成