概要
干潟の画像とその分類情報から、予測モデルを作成する。
詳細
有明海の干潟の底質画像を、その特性に応じて幾つかのクラスに分類する。
pytorch + EfficientNetを用いた深層学習モデルを作成した。
アプリまで行い、現場で撮影した画像をその場でサーバにアップロードし、分析結果を取得できるところまで開発した。
好評だったとのこと。
分析環境
pyhthon, pytorch, cnn, efficientNet, 転移学習, poetry, vscode
サーバ環境
インフラ:vps, docker-compose
サーバ :python, fast api
フロント:nginx, jquery
今後の流れ
モデルの精度を向上させる。フロントにはreactなどのモダンな技術を用いる。
分析従事者
1人