M5Stick V で V-trainingを試してみた
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M5Stick V のみで機械学習が可能な V-trainingを試してみました
![２．分類が少なすぎると誤認識が多い
fmap = kpu.forward(task, img, False)
For better result, we recommend to shoot more than 3 Class
(More than 3 recognition object )
と公式にあるので、
とりあえず分類を増やす。
3つ目の引数はsoftmaxで、Trueにすると出力（分類ごとの確からしさのリスト）の合計を
１に正規化する、らしいがFalseでその状態。というかTrueにするとエラーになる。
リストの値が3つの分類の確からしさが [ 0.0, 0.01, 0.09 ] だったとしても [0.0, 0.1, 0.9] に
なってしまうので、これも誤認識しやすい原因の一つかも？](https://image.slidesharecdn.com/v-training-190927083108/85/M5Stick-V-V-training-13-320.jpg)
M5Stick V で V-trainingを試してみた
- 2. M5StickVは??? Kendryte K210を搭載したAIカメラです。高性能なニューラル ネットワークプロセッサ（KPU）とデュアルコア 64 bit RISC-V CPUを使用しており、低コストかつ高いエネルギー効率で高性 能な画像処理を行うことができます。 (スイッチサイエンスサイトより抜粋)
- 6. V-Trainingで作れるらしい M5Stack Docs > M5StickV > QuickStart > V-Training
- 7. 使ってみた
- 10. mkdir .train%1 for /l %%i in (1,1,30) do ( copy %1.jpg .train%1%%i.jpg ) mkdir .valid%1 for /l %%i in (31,1,35) do ( copy %1.jpg .valid%1%%i.jpg ) 検証２ 同じ画像で水増し ?対象物のみの写真を撮るのが難しい ?1クラスにつき35枚の画像を用意するのが面倒 コピペして水増しでいけました （単純な図形なら割と認識）
- 11. うまくいかなかった点
- 13. ２．分類が少なすぎると誤認識が多い fmap = kpu.forward(task, img, False) For better result, we recommend to shoot more than 3 Class (More than 3 recognition object ) と公式にあるので、 とりあえず分類を増やす。 3つ目の引数はsoftmaxで、Trueにすると出力（分類ごとの確からしさのリスト）の合計を １に正規化する、らしいがFalseでその状態。というかTrueにするとエラーになる。 リストの値が3つの分類の確からしさが [ 0.0, 0.01, 0.09 ] だったとしても [0.0, 0.1, 0.9] に なってしまうので、これも誤認識しやすい原因の一つかも？
- 17. ありがとうございました