頑張らない画像認識

コストを下げつつ精度と実用性を保つ画像認識システムの自作

画像認識機械学習

プロジェクト詳細

上津原和弘さんが、画像認識の精度だけでなく、開発コストと使いやすさの両立を目指した作品です。CIFAR-10の10種類の画像分類を出発点に、重いモデルを自作・学習する方法を見直しました。
既存AIで画像の特徴を取り出し、似た特徴を検索して分類する方法を取り入れることで、大量の学習やデータ準備への依存を減らす構成を検討。スマートフォンから使えるWebアプリへ展開しました。先人の技術を再利用して実用性を高めた取り組みとして、最優秀AI賞を受賞しています。

メンバー構成

情報系高専生 4年

スライド

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