AI」カテゴリーアーカイブ

Google AI先生と学ぶ!Chevrolet Kodiak C70に対応する

はじめに Label Studioで Chevrolet_Kodiak_C70_Sideboard というラベルを追加して、再学習するまでを行います。 ロードマップ Chevrolet_Kodiak_C70_Sidebo … 続きを読む

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Google AI先生に助けてもらって、Label Studioと連携させたYOLOをApple Siliconネイティブにする

Label Studioと連携して動くYOLOのDockerでの The requested image’s platform (linux/amd64) does not match the detected host … 続きを読む

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再学習してみた

1. はじめに 次のYOLOによる最初の車種判定にYOLOv8の学習の画像を減らしたら…の20枚(2車種で40枚)を追加して、Label StudioとYOLOの連携でアノテーションしたデータを使って再学習してみました。 … 続きを読む

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【YOLO】追加データの学習はどうすべき?「破滅的忘却」を防ぎ、効率的に精度を向上させるファインチューニング手法

AIモデルの運用において、アノテーションツール(Label Studioなど)で新しく追加した画像データを使ってモデルをアップデートしたい場面はよくあります [1]。 しかし、「新しく追加したデータだけで学習させてもいい … 続きを読む

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Google AI先生と学ぶ!Label StudioとYOLOを連携させる

1. はじめに:アノテーション作業を劇的に効率化するAI支援の価値 現代の物体検出モデル開発において、最大のボトルネックは「教師データの作成(アノテーション)」にあります。数千枚の画像に対して人間がゼロから境界ボックス( … 続きを読む

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【実験】YOLOv8の学習の画像を減らしたらどうなる?

1. はじめに 今は1車種辺り100枚くらいの画像を用意してLabel StudioでアノテーションしてYOLOv8で学習しています。 これは2車種でも200枚の画像でアノテーション作業が必要になります。4車種なら400 … 続きを読む

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Gemini先生に解説してもらった!YOLOv8がどういう風に学習しているのか?

1. はじめに 前回のYOLOv8による検出でGMC MH9500(以降、GMCと記します)の正答率が100%なのに、Fleetstar 7020A(以降、Fleetstarと記します)の正答率が25%程度でした。両方と … 続きを読む

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Copilot先生と学ぶ!SnowRunnerのゲーム画面からAIに車種を判別させてみた(その2)

1. はじめに 2回目のYOLOによる位置特定がうまく動いたので、ラベルを増やして1回目の車種判別もYOLOでやってみることに。その際、1回目の車種判別で用意した画像データを学習させてみる。ただし、Label Studi … 続きを読む

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Copilot先生と学ぶ!SnowRunnerのゲーム画面からAIに位置特定させてみた

1. はじめに 車種判別(分類)の次に挑戦するのは、画面上のどこに車がいるかをAIに見つけさせる「物体検出(Object Detection)」です。 SnowRunnerは画面構造が安定しており、AI学習には最高の教材 … 続きを読む

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Copilot先生と学ぶ!SnowRunnerのゲーム画面からAIに車種を判別させてみた

1. はじめに(AI学習のきっかけ) SnowRunnerとは? トラックやオフロードSUVなどで悪路を指定された荷物を目的地に運んだり、災害で流された車両や機械を探したりするゲームです。 今回はSwitch2版の4K画 … 続きを読む

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