Trash classifier AI

・メイン機能：CNNおよびYOLOモデルのトレーニング 日本の厳格なゴミ分別基準に基づいて、ゴミ分類用の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）モデルをトレーニングすることに成功しました。ただし、この基準に合致する画像データセットをフィルタリングする際に課題がありました。また、十分なトレーニングデータを入手するのも難しく、Google画像からのダウンロード用のスクリプト作成に取り組んでいます。CNNモデルのトレーニング後、既存のソースコードに統合する際にも問題が発生しました。現在は、TensorFlowを使用して複数のゴミオブジェクトをリアルタイムで検出する YOLOモデルのトレーニングに関する問題に取り組んでいます。 ●AIコンテンツ検索を用いた予測結果に基づくゴミ処理のヒント提供 ユーザーに予測に基づいた正確なゴミ処理のヒントを提供するために、AIコンテンツ検索機能を導入することを目指しています。しかし、ドキュメント検索エージェントを活用する際、複数言語のクエリを処理するのが困難でした。現在、この問題に対応しており、より良いユーザー体験のために近日中にこの機能を追加する予定です。 ●ゴミ収集カレンダー機能 ゴミ収集スケジュールを表示するカレンダーチャートの作成には成功しましたが、データベースに接続して異なるゴミの種類に対応したアイコンを表示する際に困難がありました。さらに、日本の多くの都道府県や市町村のゴミ収集スケジュールを管理するのも大きな課題でした。最近ではデータベース接続の問題を解決し、現在はカレンダーチャートにデータを表示する作業に取り組んでいます。 ・ゴミマップ機能 OpenStreetMapを使用してゴミマップを開発する際、郵便番号に基づいて正しい住所を取得できたものの、インタラクティブなマップの作成に問題が発生しました。私たちは、ユーザーがゴミ箱の位置や分類が難しいゴミに関する情報を共有できる、オープンソースかつコミュニティ主導のマップを構築することを目指しています。この機能の改良に注力しています。 •多言語対応機能 ユーザー体験を向上させるために多言語対応を実装することには成功しましたが、Next.jsでのnext-intlを使用した国際化（118n）設定の構成において多くの課題がありました。特に、さまざまな言語に対する正しい設定を確保するのが困難でした。

Built With

• api
• cnn
• ml
• nextjs