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／小池誠【3000円以上送料無料】

著者小池誠(著)出版社CQ出版発売日2020年03月ISBN9784789850292ページ数174Pキーワードあいていーのうかのらずぱいせいでいーぷらーにんぐか アイテイーノウカノラズパイセイデイープラーニングカ こいけ まこと コイケ マコト9784789850292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．※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次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）