
何が起きたか
Androidアプリ「碁つづり」の開発で、AI学習用のGT(正解データ)を21枚・10配置に拡張した。内訳は開発用15枚・7配置、最終確認用6枚・3配置である。
なぜ重要か
自分で付けたラベルにも誤りがあり、人間でも位置を判断しにくい黒石があったため、全体確認ツールで21枚を見直した。
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碁つづりは、実盤の囲碁から棋譜を作るAndroidアプリとして試作された。碁盤の四隅は合わせられても、影や反射、石の高さが石認識の難しさとして残っていた。開発者は石候補をまとめて交点へ対応づける補正をPCで試したが、一部で改善しても盤全体では悪化したため、既存の判定を置き換えるのを見送った。
その後、AIモデルはまだ学習せず、正解データを増やすことにした。同じ配置を上方と固定位置から撮り、各交点を「空・黒・白・判別不能」に分類する。追加分は6配置・12枚で、まばらな配置だけでなく黒白が隣り合う配置や盤端の石も用意した。GT作成ツールでは、撮影用の配置図や確認済みGTを下書きにできるようにし、写真と違うところはラベルを直した。
自分で付けたラベルの誤りも見つかった。付けたラベルの問題に加え、人間でも位置を判断しにくい黒石があった。全体確認用ツールで写真とGT図を並べ、21枚のラベルを見直した。上辺には人間が見ても所属する交点を決めきれない黒石もあり、候補になる2交点を「判別不能」として通常の学習対象から外した。分からない点を空に置き換えて数をそろえるより、不確かさを残す判断である。
GTは21枚・10配置になったが、同じ石配置を別角度から撮った写真も含むため独立した21通りの盤面ではない。開発用7配置で方式を比較し、最終確認用3配置は方法を決めるまで使わない。同じ配置の写真はまとめて扱い、配置単位で学習と検証を分ける方針である。写真を増やしても自宅の同じ盤や部屋に偏っている点は変わらず、学習量が十分になったとは考えていない。次は交点周辺の画像から「空・黒・白」を分類するモデルをPyTorchとAWS SageMakerで試す予定である。
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