| コンテンツコード | DP50291 |
|---|---|
| 著者 | 小池 誠 |
| 発行元 | CQ出版社 |
| 価格（ライセンス料金） | 1,320円 |
| 仕様 | 本誌176ページ PDF 約30Mバイト |
| 発行日 | 2020/03/01 |
| 更新日 | 2020/03/04 |
| 制限 | ダウンロード制限： サービス停止まで |
|---|---|
| ライセンス条件 | ●本書は著作物であり，著作権法により保護されています．本書の一部，または全部を著作権者に断りなく，複製または改変し他人に譲渡すること，インターネットなどに公開することは法律により固く禁止されています．違反した場合は，民事上の制裁および刑事罰の対象となることがあります． ●本書は，CQ出版社から出版された，2020年3月1日発行の同タイトルの雑誌・書籍をPDFファイルとしたものです．電子版制作の都合上，オリジナルの書籍と比べて，一部の書体や線の太さ・種類が変更になっている場合があります．また，電子版という性格から，オリジナルの書籍と同一のプリント品質は保証できません．ご了承ください． ●予告なく，本サービス（Tech Village 書庫＆販売）を一時休止または終了することがあります．サービス休止時やサービス終了後は，本コンテンツをダウンロードまたは閲覧できなくなります． |
解説
※ 本書は月刊『Interface』2018年1月号～7月号，2019年3月号～2020年1月号の連載「IT農家のディープ・ラーニング」の内容を再編集・加筆してまとめたものです．
※ 本コンテンツは，2020年3月4日発売の『IT農家のラズパイ製ディープ・ラーニング・カメラ』をPDFファイルとしたものです
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
IT農家のラズパイ製ディープ・ラーニング・カメラ【PDF版】のレビュー
