AIカメラ精度向上のための学習データ構築5ステップガイド
AIカメラの精度を高めるための学習データ構築・5ステップ完全ガイド Pythonコード例・データ構造・技術チェックリスト付き AIカメラにおける物体検出や行動認識の精度は、アルゴリズムだけでは決まりません。最も重要なのは、「学習データの設計と質」です。 本記事では、AIモデルの汎化性能を高め、現場での誤検出を防ぐための「学習データ構築5ステップ」を、実用的なコード・構成とともに詳しく解説します。 📊 5ステップの全体フロー図 ✅ ステップ①：現場データの収集（多様な条件を反映） 目的：実際の運用環境と同じ条件で、画像・動画を収集する。 使用するAIカメラと同一のセンサーで録画・キャプチャ。 光量（昼/夜）、距離（近距離/遠距離）、角度（正面/上/斜め）を含めた多様な条件。 フレーム抽出には ffmpeg を使用。 bash [...]
