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Deep Learning の落とし穴に落ちてみた2019
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一成 真鍋
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Deep Learning の落とし穴に落ちてみた2019
1.
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
2.
広島県のおすすめの場所
3.
湖畔の⾥ 福富 おすすめポイント ・絶景でBBQ ・遊具がたくさん ・ジェラートが美味 http://www.fukutomi.net/参照URL
4.
⾃⼰紹介︓趣味 おうちハック サーバー⽴てる 勉強会に参加
5.
2019年3⽉16、17⽇ とびしまハッカソン
6.
レモンの品質を測る装置を作成 https://local-iot-lab.ipa.go.jp/article/hiroshima-pref-iot-1904171557.html
7.
令和元年度 ひろしまIT融合フォーラム研究会 に参画 レモンの品質を測る装置 を 継続開発@Deep Learning
8.
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
9.
Deep Learning とは A等級 データ
答え A等級
10.
Deep Learning の
理想 A等級 データ 答え
11.
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
12.
データ 答え Deep Learning
の 現実 C等級 ︕︖ ここに⼤きな落とし⽳が。。。
13.
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
14.
データが⾜りない とびしま街道に 取りに⾏く︕
15.
データが⾜りない とびしま街道に 取りに⾏く︕ 脱出
16.
落とし⽳2︓ データのサイズを揃えないとDeep Learning使えない
17.
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
18.
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
19.
落とし⽳3︓ 正しくレモンを判 定してくれない
20.
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
21.
レモンの外側を 真っ⿊にする
22.
結果 A等級 だいたい 70% の精度を達成
23.
結果 A等級 だいたい 70% の精度を達成 脱出
24.
Deep Learning には Try
& Error が⼤事 まとめ
25.
お仕事のCMです おまけ
26.
https://k-tai.sharp.co.jp/business/linc_biz_emm/詳細はこちら
27.
ご清聴ありがとう ございました
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