モデルトレニンーグ¶
調整可能なトレニンーグパラメータ¶
通常、デフォルトのパラメータを使用してトレーニングすれば要件を満たせます。特別なニーズがある場合に以下のパラメータを調整します。
- 輝度範囲
- 現場で照明の変化が大きく、補光や遮光でも改善できない場合は、取得したトレーニングデータの差異も大きいで、トレーニングのために輝度範囲を適切に大きくします。照明の変化が大きくない場合は、デフォルトのパラメータを使用します。
- コントラスト範囲
- 物体と背景の違いが明らかではない場合、 モデルに物体の特性を学習させるために、範囲を適切に大きくすることができます。通常、輝度範囲と組み合わせて調整します。普通、これを調整する必要はありません。
- 並進範囲
- 物体の背景（ボックス、パレットなど）の移動範囲が大きい場合は、並進範囲を大きくする必要があります。大きくない場合は、デフォルトのパラメータを使用します。
- 回転範囲
- 物体が固定位置にあり、向きを判別する必要がある場合、回転によるモデル学習方向特性への影響を回避するように、範囲を「0-0」に調整してください。それ以外の場合は、デフォルトのパラメータを使用します。
- スケール範囲
- 物体の 位置高度の違いが大きい または物体が同じ高さにあり、 ボリュームの違いが大きい 場合、スケール範囲を大きくする必要があります。それ以外の場合は、デフォルトのパラメータを使用します。
- 画像反転
- 物体が固定位置にあり、向きを判別する必要がある場合、反転によるモデル学習方向特性への影響を回避するように、「画像反転」オプションをオフにしてください。通常、回転範囲と組み合わせて調整します。それ以外の場合は、デフォルトのパラメータを使用します。
- チャンネルシャッフル
- 色によって分類し、形状の違いが大きくない 場合、混色の変化によるモデルの物体の色特性の学習を影響しないように、このオプションをオフにしてください。それ以外の場合は、デフォルトのパラメータを使用します。
- エポックの総数
- 分類する必要がなく、対象物の特性が簡単な場合、「600epoch」以内に最適モデルを選択するよう設定できます。物体の姿勢が複雑で、種類が多い場合、または他の特性が複雑な場合、「1000epoch」以内に最適モデルを選択するよう設定できます。
- 学習率
- 通常、調整する必要はありません。正確率が非常に低く（<0.8）なった場合、現在の学習率が高いからかもしれないのでそれを10分の1に調整してください。
注意
実際に利用できない範囲に調整すれば、モデルの効果に影響します。たとえば、照明が安定している場合、余計に輝度範囲を調整するより、デフォルトのパラメータを使用したほうがいい効果が得られます。