［概要］
・人間が行う交通量調査を自動で行う
・かつ、4輪車、２輪車の識別も同時並行で行いたい
⇒交通量調査にかかる実験費を削減できるかも…
［学習内容］
・４輪、２輪の自動車の画像をそれぞれ学習を行った
・領域検出で自動車を検出し、それが４輪か２輪かを判別させるよう学習を行った
［結果］
・検出の時に画像によって領域が重なってしまうことがあった
・追加学習を行っても精度はそこまで高くならなかった
・画像から自動車を領域検出することはできたが、2輪・4輪の判別が上手くいってない(自動車どころか映り込んだものすべてに反応している)
［考察］
・PCのスペックを考えず、画像の粗さを変えなかった為、必要以上に時間がかかり試行錯誤できる時間が減ってしまった。また、学習になかなか成功しなかったのも原因の一つに挙げられる
・類似した領域を複数検出してしまったため「重なり制限」を使用すれば改善が見られたかもしれない
・4輪・2輪の特徴的な部分がハッキリした画像を学習させた方が識別が上手くいくのではないか