アボカドの食べ頃をスマホのカメラで評価 中京大学が深層学習技術利用でアプリ開発

Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 中京大学 濱川研究室の研究チームは、アボカドの食べ頃の見極めを支援する深層学習モデル搭載のスマートフォンアプリを開発した。撮影したアボカドの画像から追熟（収穫後に完熟させること）段階を3つのパラメーター（未熟、食べ頃、過熟）で自動評価する。 アボカドの食べ頃は一般的に、消費者が購入時や調理時に判断しなければならない。判断の指標としては果皮の色や質感、硬さなどが挙げられる。慣れた人であれば表面の色や握った弾力である程度までは食べ頃を判断できるが、色や形状などには個体差があり、正確な判断は容易でない。 今回のアプリでは深層学習による追熟段階分類モデルを採用。ユーザーが撮影したアボカド画像を入力

[nunune]

「理想的な環境下において、約85％の分類精度を示したという。」環境選ばず8割位の精度の自分の方が上だな。でもダブルチェックで精度は高めたい。お店に怒られそう。

[gamil]

ちょうどこの前かたくてなんとかならんかと思った

[a446]

アボカドでせどり行為する奴が出てくるかもしれないな

[showii]

流石に見たら解るやん、の域な気がするが面白い

[uiahi]

スーパーで撮影したくなる（店内撮影禁止）

[misshiki]

事例“撮影したアボカドの画像から追熟（収穫後に完熟させること）段階を3つのパラメーター（未熟、食べ頃、過熟）で自動評価”

[Seamless]

アボカド画像の色や質感等から追熟段階を3つのパラメータ（未熟,食べ頃,過熟）で自動評価。追熟から食べ頃になるアボカド約300個のデータを収集し独自データセットを作成。分類精度約85％。