◆サンプルプログラムあり&技術情報を公開しました◆動作環境以外の収集画像を学習データとして判別可能かどうか検証
株式会社アフレル AR-Lab日本橋
スマホのカメラで撮影した実動作環境ではない画像を学習データとし、判別が可能かを検証しました! 詳細は下記URL、もしくは関連リンクよりご覧ください。 https://qiita.com/shimamotosan/items/1a0c6c73b1e60ae5db43 ■DOBOT Magicianとは 15万円前後の価格帯ながら、4軸アームを備え、標準ツールヘッドとして、グリッパー、吸盤キット、ライティング&ドローイング、3Dプリンタ等が付属する小型ロボットアームです。 専用ソフトウェアはブロックを並べてプログラミングできるため、初心者でもスムーズにロボットアームの制御を学習、操作できます。事前の安全教育等が不要な本体は、設置や利用場所が限定されにくく、様々なシーンでの活用可能です。 アフレルでは、専用ソフトウェア(DobotStudio)やプログラミング言語を用いたオリジナルのガイド(制御学習テキスト)を用意し、ロボットアームの活用を支援します。 【DOBOT Magician解説記事】 https://learninglab.afrel.co.jp/1074/
関連リンク
DOBOT Magicianの紹介ページです。
ロボットアーム活用事例を紹介します。
仕分けを行う環境上で判別する対象物の学習データの収集を行う際、AIによる画像識別では、実動作環境以外で収集した画像データを学習に含めることもあると思います。
今回は、スマホのカメラで撮影した実動作環境ではない画像を学習データとし、判別が可能かを検証しました。