梱包サイズの推定に商品画像も学習データにいれたい
商品画像を学習データに含めることで、梱包サイズの推定に有益な情報を取得することができます。画像から得られる特徴は以下のようなものが考えられます：
- 商品の形状：画像から商品の形状を推定することで、梱包サイズを適切に決定する際の参考となります。例えば、長方形の箱に適した梱包サイズを選択するか、それとも円筒形の容器が適切かを判断するために役立ちます。
- 商品の寸法推定：画像から商品の寸法を推定することで、商品の大きさや体積を把握し、それに基づいて適切な梱包サイズを選択することができます。
- 商品の状態：画像から商品の状態（傷や変形など）を判断し、梱包の適切さを評価することができます。例えば、商品が傷ついている場合は、梱包の保護がより重要となります。
画像データを含めることで、より豊富な情報を学習モデルに提供し、精度の高い梱包サイズの推定を行うことができます。ただし、画像データを含める場合は、適切な前処理や特徴量抽出が必要となります。また、画像データを扱うための適切なディープラーニングモデルを選択する必要があります。