果物の識別：
画像内のりんご、バナナ、オレンジを検出し、仕分けや在庫管理に活用します。
収穫モニタリング：
果樹園や農場での果実収量をカウントし、追跡します。
Quick： セットアップを素早くテストする場合
Balanced： 過度な時間をかけずに良好な結果を得たい場合
Thorough： 時間をかけて最高精度を求める場合
Precision（適合率）：
りんご・バナナ・オレンジを誤検出せずに、どれだけ正確に識別できているかを確認します。
Recall（再現率）：
画像内の果物を漏れなく検出できているかを確認します。
Precision（適合率）：
「検出したすべての物体のうち、正しく検出できたのはどれくらいか？」という問いに答える指標です。
Recall（再現率）：
「実際に存在するすべての物体のうち、どれくらい検出できたか？」という問いに答える指標です。
役割： 検出を有効とみなすための最小信頼度を決定します（範囲：0.1〜1）。
調整方法：
閾値を下げる → 不確実なケースも受け入れる → Recall（再現率）が向上（見逃しが減る）
閾値を上げる → 不確実なケースを排除する → Precision（適合率）が向上（誤検出が減る）
デフォルト値： 0.5（ただしデータセットや目的に応じて調整してください）
役割： AI が生成した検出ボックスと正解（Ground Truth）の重なり具合を測定し、True Positive（正解検出）とみなすかどうかを決定します。
調整方法：
閾値を高くする → より大きな重なりを要求 → 精度を厳密に担保
閾値を低くする → 少ない重なりでも許容 → 検出数は増えるが、精度はやや低下
Raspberry Pi AIカメラが、学習済みモデルをリアルタイムで実行する様子を確認してみましょう。
物体検出から分類まで、すべてカメラ上で処理されるため、Raspberry Pi本体のリソースを効率的に活用できます。
データのバランス：
データセットにおいて、りんご・バナナ・オレンジの枚数が偏らないようにし、学習にバイアスがかからないようにしましょう。
データ拡張（Augmentation）：
角度や照明条件を変えた画像を追加し、モデルのロバスト性（頑健性）を高めます。
反復（Iterate）：
テスト結果を活用し、ラベル付きデータを追加したり学習設定を調整することで、モデルを継続的に改善しましょう。