AI改善、試行錯誤

前回、定点写真から天気を推定するローカルAIをRaspberry Pi 4で動かすことには成功しました。しかし夏の霞んだ晴天を曇り、夕方のぼんやりした景色を霧と判断するため、このまま記録として使うことは難しい状態でした。私は結果を見直し、どんな場面で外れるのかを調べ始めました。

晴れた夜の写真はほとんど雨と判定され、強い雨の写真も曇りや霧になることがありました。夜の街明かりや窓の光が、濡れた景色の反射に似て見えるのかもしれません。ただ、低解像度の窓越し写真を自分で見返すと、正解を隠された人間にも雨と霧の区別は簡単ではありません。

そこで万能な分類を目指すのをいったんやめ、日没後から日の出前までは推定せず、明るい日中だけを対象にしました。さらに多少ぼんやりした空も晴れに寄せるよう、曇り判定の境目を調整します。すると、それまで曇り扱いだった夏の晴天を晴れと判定できました。

翌日、空一面が雲に覆われた写真を入れると、今度は晴れと判定されました。一つの誤りを減らすための調整が、別の誤りを増やしています。入力画像の品質、対象にする時間帯、どの誤りを許容するかを決めずに、単純に正解率だけを求めることはできないと実感しました。

天気ラベルとして信頼するにはまだ改善が必要です。それでも、一日分の写真を順に眺めれば、雲の厚さや光の移り変わりは十分に楽しめます。AIに一語の答えを言わせることだけが定点カメラの価値ではないと考え、私はスライドショーとしての記録も残すことにしました。