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2025年度の研究はこちら
近接画像においてLoRAを用いた画像生成が評点別に行えるようになった。 ただし256pxで出力している関係上、どうしても粗くなってしまうため256より大きいpxで出力することにする。 そうすることで画像の粗さが解消されるのでは。
背景・近景・近接の各画像を生成できるようになったので、実在画像と生成画像の比を変えてヒートマップ生成に変化が現れるかを見ていく。 学習枚数と条件の組み合わせは以下の通り。
| 実在画像 | 402枚 | ー | |
| パターン | 生成枚数 | 実在画像と生成画像の学習比 | 備考 |
| 01 | 172枚 | 7:3 | |
| 02 | 402枚 | 1:1 | うち172枚はパターン01と同じ画像を使用 |
| 実在画像 | 140枚 | ー | |
| パターン | 生成枚数 | 実在画像と生成画像の学習比 | 備考 |
| 11 | 60枚 | 7:3 | |
| 12 | 140枚 | 1:1 | うち60枚はパターン11と同じ画像を使用 |
| 実在画像 | 234枚（5段階評点合計） | ー | |
| パターン | 生成枚数 | 実在画像と生成画像の学習比 | 備考 |
| ① | 101枚（5段階評点合計） | 7:3 | 512pxで生成 ⇒ 256pxに圧縮 |
| ② | 234枚（5段階評点合計） | 1:1 | 512pxで生成 ⇒ 256pxに圧縮 |
| ③ | 101枚（5段階評点合計） | 7:3 | 1024pxで生成 ⇒ 256pxに圧縮 |
| ④ | 234枚（5段階評点合計） | 1:1 | 1024pxで生成 ⇒ 256pxに圧縮 |
近接画像は256pxで画像を生成すると画素が粗くなってしまうため、錆が持っている情報を256pxでも分かるように大きめに出力して圧縮することにした。
| パターン（背景_近景_近接） | 実在画像と生成画像の学習比 | 近接画像出力px |
| 01_11_① | 7:3 | 512px |
| 01_11_③ | 7:3 | 1024px |
| 02_12_② | 1:1 | 512px |
| 02_12_④ | 1:1 | 1024px |
project_root/ ├── dataset/ │ ├── bg/ │ │ └── raw/ ← 背景画像 │ ├── bridge/ │ │ └── raw/ ← 橋画像（セグメンテーション用） │ └── rust/ │ └── raw/ ← 錆画像（回帰用） │ ├── masks/ ← bridge用マスク ├── models/ ← CNNモデルが保存 ├── results/ ← 結果が出力
