2-07　背景を「床クラス」として認識させる 　ボールは4種（赤／緑／青／黄）なので現状のクラス数は”4”ですが、ここでもう１つ「床クラス」を設けることを考えます。つまり床は「床クラス」として認識させ、推論結果を表示する際、それらは「非表示」にするのです。 ●「床画像ファイル」を用意する（学習用・推論用） 　それでは図2-31のようにtrain_1_floor.zip, val_1_floor.zipをアップロードして解凍します。すると図2-32のようにtrain1/4フォルダ、val_1/floorフォルダが現れます。それらの中を見ると同図のように「床画像」が入っています。 図2‐31　床クラスの画像（学習用、推論用）をアップロード 図2‐32　解凍すると床だけの画像が現れる ●クラスが1つ増えたのでPython／ラベルリストを変更 　次に図2-33のようにPythonファイル3つ(balls_float_5.py, balls_float_pred_5.py, balls_still_pred_colab_5.py)をアップロードします。これらは従来4クラスだったものを5クラスに増やしたプログラムです。 　また同図のようにCSVファイルも1つアップロードします。これはクラスを４つから５つに増やしたラベルリストです。その後、同図のようにPythonファイルを学習(balls_float_5.py)から再度実行しましょう。 図2‐33　クラス数を5に増やした学習用Pythonを走らせる ●クラスを５つに増やして学習→推論してみる 　学習が終わったら図2‐34のように推論プログラム(balls_float_pred_5.py)を実行します。同図のように赤／緑／青／黄色ボールの後に「床画像」が現れます。それら画像の下のActual, Predがどちらも４（床クラス）になっているのを確認します。 図2‐34　背景画像が床クラスと認識されている ●床の部分がスッキリしている 　最後にballs_still_pred_colab_5.pyを走らせます。結果は図2‐35のように赤／緑／青／黄色ボールのみが認識され、背景の誤認識が消え去っています。背景が「床クラス」と認識され、本来は”F”と上書きされるところを非表示にしているからです。 図2‐35　ボールだけが正しく認識・表示された！ ●床画像はAIで生成したもの 　今回は「生成AI」で図2‐34にあるようなフローリング（赤茶色）、コンクリート（灰色）、じゅうたん（ベージュ）の画像を生成しました（ここから持ってくる）。その強みは「AIならどんな床画像でも生成できる」ということです。 ●床に色を塗ったり、じゅうたんを購入しなくても済む 　例えば「青いフローリング」、「赤いコンクリート」、「黄色地に緑柄のじゅうたん」など、ちょっと変わった床画像でも生成AIの力を借りればどうにでもなります。 ●背景がどんな感じか考慮に入れて学習させよう 　もしこのような大会に出場するのなら、その会場の床に類似した背景を生成し、カラーボールと合成して学習用画像セットを作成します。そうすれば認識率が上がって自動制御にプラスになるでしょう。 　さらに赤／緑／青／黄の４つの「ボールクラス」に「床クラス」を加えて学習、推論させます。すると図2-29のような背景の誤認識を図2-35のように減らすことができます。 最初のページへ 目次へ戻る