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Deep Learning
の落とし⽳に落ちてみた 2019
cluster広島LT⼤会 #2
真鍋⼀成@シャープ株式会社
2020/5/29
広島県のおすすめの場所
湖畔の⾥ 福富
おすすめポイント
・絶景でBBQ
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http://www.fukutomi.net/参照URL
⾃⼰紹介︓趣味
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2019年3⽉16、17⽇
とびしまハッカソン
レモンの品質を測る装置を作成
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令和元年度
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レモンの品質を測る装置
を 継続開発@Deep Learning
Deep Learning 初⼼者が
Deep Learning を使ってみて、
落ちるべくして 落ちた 落とし⽳
についてお話しします
Deep Learning とは
A等級
データ 答え A等級
Deep Learning の 理想
A等級
データ 答え
Deep Learning の 現実
C等級
︕︖
正しく判定しないことが多い
データ 答え
データ 答え
Deep Learning の 現実
C等級
︕︖
ここに⼤きな落とし⽳が。。。
落とし⽳1︓
データが少ないときちんと判別してくれない
データが⾜りない
とびしま街道に
取りに⾏く︕
データが⾜りない
とびしま街道に
取りに⾏く︕
脱出
落とし⽳2︓
データのサイズを揃えないとDeep Learning使えない
単純リサイズすると
⿊点が潰れる
レモンをトリミングして
画像サイズを統⼀
単純リサイズすると
⿊点が潰れる
レモンの中⼼から画像の
サイズをトリミングして
画像サイズを統⼀
脱出
落とし⽳3︓
正しくレモンを判
定してくれない
レモンの中⼼から
画像のサイズを
トリミングこの辺も
レモンの⼀部
と判定
レモンの外側を
真っ⿊にする
結果
A等級
だいたい 70% の精度を達成
結果
A等級
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脱出
Deep Learning には
Try & Error
が⼤事
まとめ
お仕事のCMです
おまけ
https://k-tai.sharp.co.jp/business/linc_biz_emm/詳細はこちら
ご清聴ありがとう
ございました

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