🔬 意味カテゴリベース分類システム

WordNet階層構造を活用した革新的な画像分類システム

91.3% 最終精度
15ヶ月 研究期間
14回 ディスカッション
95日 実験期間

📊 最小単位実験 - 確信度分析ダッシュボード

1実験 = 1パラメータ変更による段階的最適化

最小単位実験方針に基づくパラメータ探索 • Cohen's Power Analysis • 信頼度フィードバック機構

6 閾値実験数
41 サンプル数実験
22 カテゴリ数実験
8 カテゴリ別実験
5分 実験単位時間

🔄 実験1: 信頼度閾値パラメータスイープ実験

実験方式: 閾値0.70～0.80を0.02刻みで変更
各実験時間: 5分（合計30分）
最適値発見: 閾値0.75で最高確信度達成
実験進行状況: 6/6 完了

📊 実験2: サンプル数段階実験 - Cohen's Power Analysis検証

実験方式: 10～50サンプル/カテゴリを1刻みで変更
統計的検出力: Power=0.8を30サンプルで達成
最適値: 45サンプルで確信度ピーク

🎯 実験3: カテゴリ数最小単位実験 - 飽和現象検証

実験方式: 4～25カテゴリを1刻みで変更
各実験時間: 10分（合計220分）
飽和点発見: 20カテゴリで確信度向上率が飽和

⚖️ 実験4: カテゴリ別最小単位比較実験

実験方式: 8カテゴリを個別に比較実験
各実験時間: 5分（合計40分）
最大改善: vehicleカテゴリで+25.9%向上

📈 実験5: サンプル数1刻み最小単位実験

実験方式: 5～25サンプルを1刻みで変更
各実験時間: 5分（合計105分）
最適値: 18サンプルで最適バランス

🎯 画像分類システム

WordNetを活用した動的カテゴリ選択による革新的な画像分類システム。従来の固定カテゴリから意味的な動的選択へのパラダイムシフトを実現。

最終精度: 91.3% (従来比+31.5%向上)
技術: WordNet + CLIP + YOLO統合
革新点: 動的カテゴリ選択システム

📋 研究ディスカッション記録

15ヶ月間の研究開発過程を詳細に記録。14回のディスカッションを通じた技術発展の軌跡と意思決定プロセスを追跡。

記録期間: 2024年3月〜2025年7月
ディスカッション: 14回完了
最新成果: ESDフレームワーク導入

📈 実験タイムライン

95日間の集中的な実験記録とリアルタイムダッシュボード。各段階での精度向上と技術革新を視覚的に追跡。

実験期間: 95日間の集中研究
測定項目: 精度・信頼度・処理時間
可視化: Chart.js統合システム

🧠 ESDフレームワーク

第14回で導入された革新的システム。苦手分野を自動検出し、WordNetによる関連概念探索で追加学習を実現。

性能改善: 苦手分野で平均+17.4%向上
学習効率: 従来比2.8倍の高速化
知識保持: 94.2%の高い保持率