自分で機械学習を試す人は少ないと思いますが物体検出(Object Detection)を利用して画像を分類するために以前勉強しました。
参考にしたのは「iPhone/Androidアプリ開発者のための機械学習・深層学習 実践入門」
古本しか販売されていない様なので売れなかったのかもしれません。内容的には当時(2019年ごろ)使われていた画像検出アプリの作り方と必要な学習データの作り方がサンプルコード付きで載ってて結構役に立ちました。

本題ですが最近また思い出したように試していて、物体検出の学習データについて大きな思い違いを発見。一般的には写真データから検出したい物体を見つけてそれを囲む四角い枠を作りそれに名前をつけています。そういった画像データを専用のアプリで学習させて物体検出用のモデルデータを作ります。
ですがこの学習データを自分で作るのはとても大変。以前試したときには学習データを増やすことができず、中途半端なモデルデータしか作れませんでした。

なのでいっそのことその物体だけ切り抜いて別画像を作って学習させれば良いと思いつき実際に試してみました。
見事に失敗っです。
どうやらそういう風に動くアルゴリズムでは無いようで全く役に立たないモデルデータになりましたw
四角で囲った外側の部分も学習には必要なようです。

今は諦めて枠データを作成するアプリを自作中です。
まあ自分で使うだけなので手抜き＆ヘンテコ仕様ですがw