きゅうり農家が深層学習に挑戦-自作の仕分け機を作るまでの道筋
5月30日、都内でIT・Webエンジニア向け転職サイトのGeekOutが画像認識をテーマにしたイベント「GeekOutナイト」を開催した。今回、取材の機会を得たので、きゅうり農家である小池誠氏の話を紹介する。 “慣れ”が必要なきゅうりの仕分け作業 小池氏は静岡県湖西市できゅうりを栽培しており、年間出荷量は60トンを超える。家業であるきゅうり農家を継ぐ前はエンジニアとして腕を鳴らしていた。 同氏は「近年、農業は機械化されているが、まだまだ手作業に頼ることが多い。特に、きゅうりやピーマン、トマトをはじめとした果菜類は機械化および大規模化が難しいため作業時間が長い」と指摘する。 きゅうり農家の小池誠氏 農林水産省によると、きゅうり栽培における作業別労働時間は収穫作業が全体の39.8%、次いで仕分けなどの出荷作業が22.1%を占める。同氏は、長さ・太さ・曲がり具合・色・ツヤを人間が目視で確認し、9
噂の「TensorFlowでキュウリの仕分けを行うマシン」がMFT2016に展示されていたので実物を見てきた - データの境界
個人的には最近聞いた話の中でひさびさにワクワクした話。 「医療」「教育」「農業」のようなIT未開の分野に黙々と取り組んでいる人達はヒーローに見える Google Cloud Platform Japan 公式ブログ: キュウリ農家とディープラーニングをつなぐ TensorFlow 約三行要約 エンジニア職だった方が実家のキュウリ農場でtensorflowを使った自動の「キュウリの品質仕分け機」を自作している 家族（仕分け担当はお母さん）が9段階に仕分けしたキュウリを撮影し学習用画像データ（80×80px）としている。画像7000枚分。 収穫のピーク時には一日 8 時間ずっと仕分け作業に追われる。それを自動化したい。 Web カメラによる画像撮影は Raspberry Pi 3 で制御し、そこで TensorFlow による小規模なニューラルネットによってキュウリのあり・なしを判断 学習と計
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