いろんなものはつながっている

認識率向上へのアプローチは解像度の向上?

How a Japanese cucumber farmer is using deep learning and TensorFlow

GoogleのオープンソースであるTensorFlowを用いてきゅうりの仕分けの自動化に取り組んだはなし。

自分もOpenCVをちょこちょこさわって画像認識の学習にトライしてみたが、インプット画像の解像度が二桁x二桁ぐらいが限度のようで、こんな低解像度で認識できるのかなと不思議だった。でもよくサンプルで示されている人の顔の認識やネコの認識ができているってことは、それぐらいの解像度でもいけるのか、と思い、自分が認識したいものにトライしてみたが今のところ全くもってうまくいっていない。

このきゅうりの例ではどうかと読んでみたら解像度は80×80とある。ただ、やっぱりこの解像度では
“the system can only classify a cucumber based on its shape, length and level of distortion. It can’t recognize color, texture, scratches and prickles,”
というようだ。

認識率を上げるためには解像度の向上なのか、それとも別のアプローチなのか。

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