VOTTのデータをroboflowを用いてYOLO形式のデータに変換した。

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gitのYOLOv5のデモを実行したhttps://github.com/ultralytics/yolov5

野菜の画像収集をした

WindowsとLinux間での画像転送を行えるようにした

学習させる野菜を決定した。(キュウリ、レタス、キャベツ、人参、りんご)←食品ロスの上位で冷蔵保存するもの

YOLOの動作確認をした

アノテーションのためにVoTTをインストールした

GPU搭載PCにanacondaとCUDAとpytorchをインストールした。

YOLOv5をインストールするためにCUDAとPyTorchのインストールをしたが、Py Torchのインストールに問題があって進んでいない。

anacondaにopen cvをインストールして画像の読み込みや保存などを行った。

Pythonの基礎的な部分をいくつか実行してみた。自分の研究と似た研究の論文をいくつか読んだ。

卒論テーマについて詳しく考えた

卒論テーマ　食品ロス改善のために冷蔵庫における入出庫管理システム

テーマにおける解決すべき社会問題　世界では年間13億トンの食品ロス、日本では650万トン、またそのうち半分が家庭から出ている

既存のシステムに対して　既存のシステムもいくつか提案されているが実用化に対して問題がいくつかあるため、実用化しやすいシステムを作る。

内容　冷蔵庫に野菜を入れるときに1つずつスキャンし中に何をいつ入れたか登録し、期限が近づいたら通知するシステム

社会問題から卒研テーマを検討

例　

フードロス問題解決のため、カメラやセンサを用いた期限管理システム(冷蔵庫内部を想定)

インフラ設備管理の人手不足を解決するためにカメラを用いて老朽化の有無を通知するシステム