記事サポート
2023年2月24日
Interface編集部
2023年4月号特集1 自動運転学習データ作り＆Jetson大研究 サポートページ
●プログラム
Googleドライブから入手できます．
https://drive.google.com/drive/folders/1HklDMySFi2fbeBZGr6xIQ5Umm5wQHKqZ?usp=share_link
●実験用データ
https://drive.google.com/drive/folders/1HNjfC5Kg0tfprSlXn12HdSimQK6WfYHB?usp=share_link
●第1特集第7章のカラー画像
図7 画像が読み込めているかの確認は視覚化する
左（a）元のマスク画像（カラー画像）
右（b）処理後のマスク画像（グレー・スケール画像）
図8 convert()関数でマスク画像をグレー・スケール化する
図9 学習モデルには「U-Net」を使う
これは入力画像を特徴画像に畳み込んだ後に再びここから画像を再生成する深層学習ネットワークのこと
左（a）マスク画像（y_true）…int32で（320，320，1）の数値配列
右（b）推論画像（y_pred）…float32で（320，320，4）の数値配列
図10 マスク画像と推論画像の型の違いを吸収するためにSparseCategoricalCrossentropy関数を用いる
左（a）元画像
中（b）マスク画像
右（c）推論したマスク画像
図11 学習後の推論結果
パーフェクトではないものの対象とする白線/種別がおおむね抽出できている
