ディープラーニングで画像からメーター値​を読み取る

バージョン 1.0.0 (5.32 MB) 作成者: Takuji Fukumoto
CNN回帰の転移学習を用いてカメラで撮影したメーターの値を予測する例です。

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更新 2019/8/13

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工場や作業現場では人が目視でメーターの値を読み取る場面が多くありますが、継続的に行うものほど作業者への負荷は大きく、人為的ミスが起こりえます。ルールベースの画像処理の取り組みも多くありますが、どんな環境にも対応できるロバストなアルゴリズムを作ることは簡単ではありません。

このサンプルコードではカメラで取得したメーターの値をディープラーニングを使って予測しています。
画像判定に用いたられる学習済みCNN(AlexNet)を回帰用にカスタムし、連続値であるメーター値を読み取りに適用した例です。

AlexNetの学習済みネットワークはこちらから入手可能です。
https://jp.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/59133-deep-learning-toolbox-model-for-alexnet-network

[Keyward]
画像処理・コンピュータービジョン・ディープラーニング・機械学習・CNN・IPCVデモ・Deep Learning・Machine Learning・回帰・Regression・転移学習

引用

Takuji Fukumoto (2022). ディープラーニングで画像からメーター値を読み取る (https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/72375), MATLAB Central File Exchange. 取得済み .

MATLAB リリースの互換性
作成: R2019a
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ヒントを得たファイル: Deep Learning Toolbox Model for AlexNet Network

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