scikit-learnで子豚検知モデルを作る - Qiita

はじめに 去年、子豚の出産を検知する装置を作成して、知り合いの畜産農家の方に使ってもらっていたのですが、Lobeで作成した画像認識の精度がいまいちなような感じがしたので、教科書に載っている内容を参考に、自分で学習モデルを作ってみました。 私の場合、子豚がいるかいないかの分類ですが、別の画像があれば同じようにモデル作成ができると思うので、参考にしていただければ幸いです。 やったこと 1．「子豚あり」「子豚なし」の画像をフォルダごとに分割する 2．画像を読み込んで、画像データと教師ラベルのリストを作成する 3．学習用とテスト用に分割する 4．学習用データを使ってモデルに学習させる 5．テスト用データを使ってモデルを評価する 1. 「子豚あり」「子豚なし」の画像をフォルダごとに分割する 画像はあらかじめ、現地から収集したものから作っています。 元の画像に対して、グレースケール処理とマスク処理する