AIを使ってパン屋で返品された商品の追跡

食品業界では、返品された商品を扱うことがリソースをうまく活用するために重要なんだよね。この記事では、AIがパン屋で返品されたパンを追跡するのにどう役立つかを話すよ。これまでの研究を基にして、いろんな種類の焼き菓子を含む大きな画像セットを作成したんだ。モデルを強化するために、合成画像を作る方法も使ったし、焼き菓子を認識するためにYOLOv9やYOLOv8という先進的な物体検出モデルをトレーニングしてるよ。

#返品商品の追跡の重要性

パン屋や食品製造では、在庫の量を把握することがスムーズな運営には欠かせない。でも、返品された商品の追跡は見落とされがちなんだよね。返品されたアイテムを再処理することは特に価値があって、古くなったパンを飼料や他の有用な商品に変えることができるから。返品を追跡することで盗難を防ぎ、生産を最適化して、リソースの効率的な利用と利益の増加につながるんだ。残念ながら、返品商品の管理は時間がかかるし、労力も要るんだよね。小さなパン屋は予算やスタッフの制約で苦労することが多い。

#我々のアプローチ

返品されたパンをパンくずに変える前に自動的に追跡するコンピュータビジョンアプリケーションを紹介するよ。この研究ではさらに進めて：

• 画像データセットを拡張して、もっと多くの写真とさまざまな焼き菓子を含めた。
• 最新のYOLOv9モデルをトレーニングして、焼き菓子の種類を認識させる。
• 追加のトレーニング用画像を生成するために、先進的な画像生成技術を使った。

#この分野での関連研究

いくつかの企業は、パン屋向けにAIソリューションを提供していて、主にビジネスの最適化に焦点を当ててるんだ。既存の研究のほとんどは特定の商品に対する品質管理を扱ってる。限定された専門データセットで検出モデルをトレーニングすることは医療分野でも一般的な課題なんだ。一部の研究では、より良いトレーニングのために追加の画像を生成するために生成モデルを使ってるよ。

いろんな焼き菓子の画像を集めたデータセットを作成して、トレーニング、補助トレーニング、テストセットの3つに分けた。このデータセットにはいろんな焼き菓子が含まれていて、モデルが幅広いアイテムを認識できるようになってる。

#データセットと画像収集

トレーニングセットには、HDウェブカメラを使って制御された環境でキャプチャした画像がいくつか含まれてるよ。各画像には1つの焼き菓子が映ってて、背景には乾燥トレイだけがあるんだ。このトレーニング画像を1つのアイテムに限定することで、画像を収集してラベル付けするプロセスを早めてる。モデルをより強固にするために、いろんな角度から画像をキャプチャしてるよ。

補助トレーニングセットには、特にラベルを付けない焼き菓子の画像が含まれてる。これらの画像は、モデルが予期しないアイテムに対してより耐性を持つのに役立つ。モデルの精度を向上させ、誤検出を減らすために、高解像度のデータセットを空のバウンディングボックスの注釈付きで使用して追加のトレーニングリソースにしてる。

テストセットには、エンドユーザーによって実際のシナリオから収集された画像が含まれてる。この収集プロセスにより、テスト画像が実際のパン屋の条件を反映していることが保証されてるよ。エンドユーザーがいろんな焼き菓子の画像を集めてくれたおかげで、多様なサンプルをテスト用に手に入れることができた。

#画像注釈プロセス

トレーニングセットの画像は、LabelStudioというツールを使って手動で注釈を付けてるんだ。各種の焼き菓子は個別にラベル付けされて、Segment Anything Modelというモデルを使って、各写真内の焼き菓子を見つけて特定してる。これらのセグメンテーションマスクを精度を確保するために洗練させてるよ。

#合成画像の作成

データセットを効果的に拡大するために、Copy-Paste拡張と呼ばれる方法を利用してる。この技術を使うことで、テストセットで見られるような焼き菓子の混雑した画像を作成できるんだ。表現のバランスを取るために、過小表現されている焼き菓子を過剰にサンプリングして、生成画像により頻繁に含まれるようにしてる。これは潜在的な過学習を避けるために慎重に管理してるよ。

#焼き菓子の配置と拡張

合成画像を作成する際には、焼き菓子のサイズを確認して、全体の画像の寸法にうまく収まるようにしてる。さらに、回転やスケーリングなどのさまざまな拡張を加えて、トレーニング画像を多様化させてる。背景画像はさまざまな背景を組み合わせる方法で作成してるよ。

#生成モデルの利用

pix2pixやCycleGANといった生成モデルがトレーニング画像の多様性を増やすのに役立ってる。これらのモデルは生成された画像に対する制御を提供するけど、気を散らす背景の画像でトレーニングされたモデルを使うと奇妙な結果になることが分かった。そういう背景を取り除くと、生成された画像の質が向上するんだ。pix2pixはこの文脈でのパフォーマンスが良くて、CycleGANは運用方法のせいで良い結果を出すのが苦手だって気づいたよ。

#物体検出モデルのトレーニング

集めた画像を使ってYOLOv9とYOLOv8の物体検出モデルをトレーニングしたんだ。リアルタイムの応答が必要ないから、何百万ものパラメータを持つ大きなモデルをトレーニングしてる。これらのモデルはMicrosoft COCOデータセットで事前トレーニングされているから、既存の学習を活用できるんだ。画像の最も長い側を設定された長さに標準化してるよ。

#モデルのパフォーマンス評価

トレーニング方法の効果を確かめるために実験を行ったよ。焼き菓子の種類を均等にすることや、分類された不明アイテムを追加することでモデルのパフォーマンスが改善されるかをテストしたんだ。どちらの戦略も結果に大きな変化をもたらさなかったけど、さまざまなアイテムを維持するために全ての可能なアイテムを含めることにした。

さらに、pix2pixからの合成画像が有益かどうかもテストしたよ。わずかな性能の低下は見られたけど、主に合成画像を使ってモデルを効果的にトレーニングすることができたから、これらのモデルは焼き菓子に関する貴重な情報を保持しているってことを示してる。

最後に、すべての利用可能なトレーニング画像を一度に使うことでより良い結果を得られるかを試したんだ。すると、YOLOv9モデルはわずかな性能低下を経験したけど、YOLOv8は大きく改善した。このことから、pix2pixが焼き菓子の品質を生成できる一方で、トレーニングデータの多様性を大きく変えないことが分かったよ。

#結論

この研究は、さまざまな焼き菓子を認識するための包括的なデータセットを作成することで以前の研究を拡張してる。YOLOv9のような先進的なモデルを使って検出タスクを実行し、トレーニングセットの画像を強化するためのさまざまな方法を探求してる。

今後は、さらに改善できる領域がいくつかあるよ：

1. 画像内のオブジェクトのサイズやレイアウトを制御する方法の強化。
2. トレーニング画像の数を増やしてモデルのパフォーマンスをさらに向上させる。
3. テキストから画像生成のアプローチのような先進的な生成方法を探求して、トレーニングセットの多様性をさらに提供する。

要するに、かなり進展はあったけど、これらの技術を洗練させてモデルの堅牢性を向上させるためにまだまだやるべきことがたくさんあるよ。