ML2Scratchで機械学習（グラスとお茶）

前回は「じゃんけん」の手の形を学習させてみましたが、今回は「グラスに入ったお茶の量」を学習させてみました。

 

 

今回の小道具。

 

 

グラスを置く位置を目張りして、再現性もバッチリ！

 

 

基本的な操作方法は前回と同じなので、そちらをご参照ください。

 

 

 

今回もラベルは4つ使いました。

  1. 背景
  2. 空のジョッキ
  3. ジョッキ半分までお茶が入った状態
  4. ジョッキ満タンまでお茶が入った状態

 

それぞれ20回学習させています。

学習させる際、グラスを回転させて色々な角度から画像を取得しました。

これで認識率が上がるはず。

 

 

１．背景

 

２．空のジョッキ

 

３．半分

 

４．満タン

 

 

作ったプログラムはこちら。

 

 

 

学習結果の確認

 

 

 

今回も動画を作ってみました。

 

 

背景のときが、満タンに誤認識してしまいましたね。

グラスだけが映っているときは正しく認識してくれました。

 

手を画面内に入れた時は、お茶の量が増えた状態と誤認識しているような気もします。

お茶じゃなくて、別の色の液体なら誤認識しないかも？

 

 

ML2Scratchを使った実験、なかなか楽しいです！

また思いついたら何かやってみます。