CQ文庫
IT農家のラズパイ製ディープ・ラーニング・カメラ
野菜を自動仕分けするAIマシン製作奮闘記
著:小池 誠
内容紹介
今,ディープ・ラーニングが農業でも活用され始めています.一見すると難しそうなディープ・ラーニングですが,パソコンさえあれば誰でもすぐに開発を始められます.本書では,枝豆の選別とキュウリの等級判別を例に,ディープ・ラーニング開発を体験します.
目次
★目次
◎農耕機械の自動運転から大きさの選別,温度管理もお任せ!
●イントロダクション だれでもプロ農家になれる「ディープ・ラーニング」
☆第1部 体験学習[基礎編]枝豆の選別
◎インストール不要! ブラウザ上で試せるGoogle Colaboratory
●第1章 [ステップ1]学習済みモデルの開発環境を準備する
◎正答率UPのキモ! 撮影環境の準備から自動保存プログラム作成まで
●第2章 [ステップ2]学習用データ「枝豆の画像」を集める
◎前処理してからファイル・フォーマットをそろえる
●第3章 [ステップ3]枝豆の画像から学習&評価用データセットを作る
◎敵対的生成ネットワークGANで量産
●第4章 [ステップ4]枝豆の画像を増やして学習データを拡張する
◎10種類の方法で新たな画像を生成する
●第5章 [ステップ5]枝豆の学習データをさらに増やす画像処理テクニック
◎2粒莢と3粒莢を識別するニューラル・ネットワークを構築
●第6章 [ステップ6]枝豆の画像から学習済みモデルを作成する
☆第2部 体験学習[応用編]キュウリの等級判別
◎キュウリに傷を付けずに複数本の等級を同時に判定する
●第1章 [ステップ1]マシンの仕様を決める
◎実際にキュウリ等級判別マシンを動かしてみる
●Appendix 1 ダウンロード・データを使ってラズベリー・パイをセットアップ
◎トリミングやサイズ変換,正規化して正答率UPを図る
●第2章 [ステップ2]ディープ・ラーニングに使う画像に施す処理のあれこれ
◎該当箇所を切り出して,長さや表面積,太さを算出する
●第3章 [ステップ3]学習用データ「キュウリの画像」の収集&前処理
◎Google TensorFlowでニューラル・ネットワークを生成
●第4章 [ステップ4]学習済みモデルの作成
◎フィルタ数やサイズ,多層化,活性化関数などを最適化
●第5章 [ステップ5]学習済みモデルをチューニングして正答率を上げる
◎学習済みモデルをラズベリー・パイに取り込む
●第6章 [ステップ6]キュウリ等級判別マシンの製作
◎教師データ集めから高速化,見える化まで
●Appendix 2 ディープ・ラーニングを効率良く行う工夫のあれこれ
ISBN:9784789850292
。出版社:CQ出版
。判型:新書
。ページ数:176ページ
。定価:1200円(本体)
。発行年月日:2020年03月
。発売日:2020年03月04日
。国際分類コード【Thema(シーマ)】 1:TVD。