部屋の「散らかり具合」をAIで数値化するために、CLIPとYOLOを選んだ理由
Qiita / 2026/4/2
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要点
- 部屋の写真を入力にして「散らかり具合」をスコア化し、記録・可視化できるアプリを個人開発している。
- 散らかり評価にあたり、物体検出のYOLOと画像の意味的理解でのCLIPを組み合わせる方針を取っている。
- 「なぜそのモデルを選んだか」という観点で、散らかりスコア算出に必要な役割（検出 vs 表象/特徴）の違いを踏まえている。
- 実装・コードの共有（GitHubへの言及）を通じて、再現可能な形でモデル選定の判断材料を提供する内容になっている。
はじめに
部屋の写真から「散らかり具合」をスコア化して記録できるアプリを開発しました。
詳細や実際のコードは GitHubリポジトリ をご覧ください。
このアプリでは、単に物体の数を数えるだけではなく、人が見て「たしかに散らかっている」と感じる主観的な印象まで、できるだけ...
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