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ＩＴ農家のラズパイ製ディープ・ラーニング・カメラ 利用可

小池　誠／著 -- ＣＱ出版 -- 2020.3 -- 614.8

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所蔵館 所蔵場所 請求記号 資料コード 資料区分 帯出区分 状態
鳥取県立 一般 B6/ 614.8/ｺｲｹ/一般 121041422 一般 利用可

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タイトル ＩＴ農家のラズパイ製ディープ・ラーニング・カメラ
書名ヨミ アイティー　ノウカ　ノ　ラズパイセイ　ディープ　ラーニング　カメラ
副書名 野菜を自動仕分けするＡＩマシン製作奮闘記
シリーズ名 ＣＱ文庫シリーズ
著者名 小池　誠 ／著  
著者ヨミ コイケ，マコト  
出版者 ＣＱ出版  
出版年 2020.3
ページ数等 １７４ｐ
大きさ １８ｃｍ
一般件名 農業機械・器具 , 情報技術 , 深層学習  
ISBN 4-7898-5029-3
ISBN13桁 978-4-7898-5029-2
定価 １２００円
問合わせ番号（書誌番号） 1120324048
NDC8版 614.8
NDC9版 614.8
著者紹介 元組み込みエンジニア。現在は農業に従事し、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗを活用したキュウリ選別機の製作など、ディープ・ラーニング技術の農業活用に取り組んでいる。（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 

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内容一覧

タイトル 著者名 ページ
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）

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