【AI は面白い】近所のパン屋さんでパンを３種類買ってきてAIでパン検出をしました【labelimg,Yolov10】
前回のパン屋さんのパンを３種類の記事は、VOTT(Microsoft)のアノテーションツールとAmazonのSageMakerを使って学習させて推論しましたが、
今回はlabelimgでアノテーションを行い、Yolov10をベースに学習させました。
下図はlabelimgの画面ですが、１枚１枚写真の中のパンにマウスドラッグで枠を設定し、アップルパイ、クリームパン、カレーパン、と３種類のラベルを付与していきます。アノテーションは大変ですが、学習データの作成ということで雑にはできないところです。
その後、Yolov10のモデルにエポック数500で、学習させました。
準備した画像は70枚ほどでが、未学習の３種類のパンの画像で推論してみました。
信頼度はクリームパンが一番高く（0.99）、クリームパンもそこそこ（0.86）ですが、アップルパイは低め（0.48）ですね。
次は、エポック数1000で、学習させました。
結果は下図になります。
信頼度がクリームパン、カレーパン、共に 1.00 と高く、エポック数500では低かったアップルパイも信頼度が 0.97 と高くなりました。
明日、近所のパン屋さんで同じ種類のパンを買ってきて、このモデルで試してみたくなりました。
良い結果が出たのではないかと思っています。
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