手作業でラベル付けしたのは、わずか50個。それなのに、AIは最終的に1,000個以上のいちごを見分けられるようになりました。
鍵は 自己学習サイクル（Self-training）。YOLOベースの物体検出AIに「自分でデータを集めさせる」仕組みを組み込み、アノテーション地獄を回避しました。
この記事では、
✅ 少量データから始めるAIの育て方
✅ YOLO＋自己学習で精度を上げる方法
✅ スマート農業での実用性と課題
を、実験結果とともに紹介します。
「AIが自分で賢くなる」プロセスを知りたい方、ぜひチェックしてください！
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