「SUS_AIコンテスト2021〜スミレ画像の分類〜」　最優秀賞チームが決定しました

更新日： 2021年10月22日

本学ではAI技術の発展向上を目的として、「AIコンテスト2021～スミレ画像の分類～」を実施しました。本コンテストでは、諏訪地域に咲くスミレの花の写真（未公開、54枚）の名前を推測する学習済AIモデルを作成し、その正確さを競いました。
9月末までコンテストを実施した結果、下記のとおり、最優秀賞および入賞人（チーム）が決定しましたので、お知らせします。
なお、最優秀賞および入賞チームには、後日賞状と副賞をお贈りします。

AIコンテスト2021委員会

委員長　藤原　大佑

入賞者

※入賞条件：最優秀賞チーム（または人）の正解率100％の8割以上を正答する学習済AIモデルを作成したチーム（または人）
※本学学生及び外部の方も含めて13チームの応募がありました。

最優秀賞チームコメント

最優秀賞チームの一部の方よりコメントをいただきましたので、公開させていただきます。

今回のAIコンテストは、自分にとって画像処理を本格的に扱う初めての機会で、ソースコードの各部分がどんな処理を行っているのかを調べるところから始めました。各パラメータがどんな役割を担い、それを調整することで精度にどのような影響を及ぼすと考えられるのかを自分なりに考察し、数多くあるパラメータの一つを調整しては学習を繰り返しながら、時間をかけて精度の向上を目指しました。このコンテストを通して、CNNについて多くの事を学ぶ機会を得ることができたことをありがたく思います。

（公立諏訪東京理科大学　2年　竹村　典晃さん）

「まさかここまで上手く行くとは思わなかった」というのが率直な感想です。今回コンテストに参加するにあたり、既存のニューラルネットワークの構造をいくつか参考にしましたが、複雑なモデルにすればするほど高精度になるというわけでもありませんでした。最終的にはなんとか精度の良いモデルを作成することができましたが、出力結果とにらめっこをしながら、層の構成やパラメータの値を手探りで変更することに苦労しました。

（公立諏訪東京理科大学　3年　辻本　陵さん）

私は、初めて技術系のコンテストに初めて参加したので、受賞したときは、うれしかったです。私は、画像処理に関して初心者で、提供されたプログラムを理解するのに苦労しました。その際に、研究室の先輩にプログラムの分からないところを教えて頂いたりしました。工夫した点は、画像が少ないので、背景を削除した画像を作り、画像を増やしました。いろんなサイトを調べて参考にしました。全体を通して、様々なことを一気に学べたので、楽しかったです。

（公立諏訪東京理科大学　3年　内藤　理央さん）

＜受賞の感想＞
機械学習を基礎から勉強した甲斐もあって嬉しいです。これからはより理解を深めて行きたいです。
＜工夫した点＞
データをクラス化したり、モデル構築を関数化したりすることで、コードがわかりやすく、書き換えやすいようにしました。
＜苦労した点＞
自分で作った学習用画像データと正解ラベルを返す関数の戻り値が間違っており、それに気づけず苦労しました。

（公立諏訪東京理科大学・1年・藤本雄大さん）

興味深い記事を見つけたときからCNNの方向性が真逆に変わりました。その記事では入力層からフィルターの枚数を徐々に減らしていく学習の仕方を紹介していました。やり方をそのまま真似するのではなく、さらに入力層からの隠れ層一つだけ通して中間層を無くして出力層に繋げてみたところ、重みのファイルサイズは大きくなってしまったものの、良い結果を得られる機械学習を作成できました。

（南信工科短期大学校・小林隆斗さん）

正解率を向上できた要因は大きく２つでした。最も効果が大きかったのは学習用画像のデータ拡張でした。KerasのImageDataGeneratorモジュールを使って、学習用画像データを15000枚程度まで拡張しました。しかし、元画像に対する移動・回転・拡大・縮小などの引数の調整は、最終的に感覚的になってしまったのが反省点です。次に効果があったのは最適化手法を確率的勾配降下法からAdamに変更したことです。比較的少ないエポック数で誤差をスムーズに降下させることができました。

（長野県工科短期大学校・宮下研究室）

本学学長講評

今回のコンテストでは、多数の方が正答率100％の学習済AIモデルを作成してくれました。各自が努力してくれた結果と喜んでいます。今回のような画像分類は多くの応用ができる分野だと思います。製造物から不良品を検出するとか、農作物の評価をするとかです。ぜひこの経験を社会に出てからも活かして欲しいと願っています。
なお、最優秀賞チーム等に技術相談等をご希望の方は、取り次ぎをしますので、本学、産学連携センター（TEL：0266-73-1345またはsangaku@admin.sus.ac.jp）へご一報ください。
最後になりましたが、このコンテストを影で支えてくれました事務局をはじめ、ご協力いただきました皆様にお礼を申し上げます。

学長　小越　澄雄