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

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。

イントロダクション 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!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 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 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 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 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 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 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 ステップ1 マシンの仕様を決める｜トリミングやサイズ変換、正規化して正答率UPを図る 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 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 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 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 ステップ6 キュウリ等級判別マシンの制作）

種別	本
著者	小池誠／著
出版社	CQ出版
シリーズ名	CQ文庫シリーズ
出版年月	2020年03月
サイズ	174P 18cm
ISBN	9784789850292

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