分類器作成

１２月５日木曜日、晴れ

昨日（自前でつくった教師データと検証データで）学習させた分類器に、実データから切り出した画像をくわせてみたところ、精度４割弱、判別機能は５割とてんで使い物にならないことがわかった。

ちょっとだけ期待していたけれど、さすがにそんな簡単なものではないかー……　とため息。

とはいえそこで諦めるわけにはいかない。安西先生の言葉を信じるならば、諦めなければ試合は続くのである。（あ、逆は必ずしも真ではない。安西先生の言葉の対偶は「試合を続けるなら諦めないんですよ」、だ）

実データと引き比べてみて足りないのは剪断的なズレをもつデータだろうとあたりをつけ、そういう類を作成して教師データにして学習させる。結果、精度は７割強、判別機能は８割と大幅に性能アップ。しかし精度はともかく判別機能は９割８分くらいを目指したい。

いまのところ検証用の実データの数があまりに不足していることもあるし、学習データも、その大きさ、回転角度、上下左右の位置、隣の文字が一部映り込むだとかそういった不揃いがまったくない、あまりに綺麗すぎるデータになってしまっているので、このあたりの汚れをどうにか入れないといけない。

加えて画像内のオブジェクトの位置検出も必要という話で、こちらのアイデアだしと技術検証を進めないといけない。
まあなんにせよ新しいことにチャレンジできるのはなかなかに楽しい。