専門用語

ラベリング：

画像内の対象物を手動で選択します。

データセット：

Mech-DLKによってエクスポートされたdlkdb形式のラベル情報を含むファイルです。

ラベル付き：

手動でラベルを付けた画像データです。

ラベルなし：

ラベルのない画像データです。

トレニンーグセット：

モデルトレーニングに使用される、手動でラベルを付けた画像データ画像のデータセットです。

検証セット：

モデル効果の検証に使用される、手動でラベルを付けた画像のデータセットです。

OK画像：

欠陥のない画像です。

NG画像：

欠陥がある画像です。

トレニンーグ：

「トレニンーグセット」を使用してディープラーニングモデルをトレニンーグするプロセスです。

検証：

トレーニング済みモデルを使用してデータを計算し、結果を出力します。

精確度：

モデルが検証セットを予測する場合、サンプルの総数に対する正しく予測されたサンプルの数の比率です。

ロス：

検証セットがモデルによって予測された結果と実際の結果との不一致の程度を推定します。

エポック：

ディープラーニングアルゴリズムを利用してトレーニングデータセット全体で学習を実行した回数です。