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どうもニコイチです。前回は「データセット作成」を行いました。今回はいよいよ、転移学習を行わない場合のモデルをどのように選定し、作成していくかを見ていきましょう。このシリーズのゴールは、鋳造製品の画像から欠陥を検出するモデルを作ることです...

どうもニコイチです。第4回の前回までで、zipファイルから画像データを解凍し、フォルダ構造や画像数、重複の有無を確認しました。しかし、単に画像がフォルダに保存されているだけでは、モデルは学習できません。今回のデータセット作成では、画像データ...

どうもニコイチです。第3回までの前回の記事では、画像の特徴理解に向けて各種画像加工（反転、コントラスト調整、ぼかし、エッジ検出）を実践しました。今回の「4.集めたデータの確認」では、実際に用意された画像データ（鋳造画像データ）がどこにあり、...

どうもニコイチです。第三回の本記事では、画像認識モデルの精度向上のために、画像の特徴を理解しやすくするさまざまな加工（データオーギュメンテーション）の手法を紹介します。具体的には、画像の反転、コントラスト調整・モザイク・ぼかし、そしてエ...

どうもニコイチです。本記事は、画像の欠陥を検出するモデル作成シリーズの第2回目です。前回はシリーズ全体の概要と目的（画像の欠陥算出モデル作成）を紹介しましたが、今回は「画像読み込みと欠陥の確認」に焦点を当てます。 今回の目標： PythonのPill...

どうもニコイチです。近年、AI技術の発展により、画像認識を活用した品質検査がさまざまな分野で利用されています。製造業では、工場の生産ラインでカメラを使って製品の欠陥を自動検出するシステムが導入されるなど、その応用範囲は広がっています。 本シ...

どうもニコイチです。こちらの記事を見ていただければNumpyでのデータ分析が進む内容となっています。 https://ikikati.com/a-complete-guide-to-numpy-for-python-beginners-from-basics-to-applications https://ikikati.com/introduction-to-numpy-mast...

どうもニコイチです。Pythonはデータ分析や機械学習の分野で広く利用されており、特に数値データを扱う際には「NumPy」というライブラリが欠かせません。NumPyを使うことで、大量のデータを効率的に処理し、統計的な分析を簡単に行うことができます。 本記...

どうもニコイチです。本記事では、NumPy配列のスライス（部分的に要素を取り出す操作）について詳しく解説します。スライスを活用すると、大きなデータから必要な部分だけを取り出したり、データを効率的に操作したりすることが可能になります。 本記事で...

どうもニコイチです。Pythonの強力なライブラリであるNumPyは、データの処理や分析に欠かせません。前回の記事では、NumPyを用いてデータを確認する方法を紹介しました。今回は、データの加工に焦点を当て、配列の追加、挿入、削除、分割、結合について詳...