初めてのモデルトレーニング

本節では、欠陥セグメンテーションの例を通して、ディープラーニングモデルのトレーニング方法について紹介していきます。サンプルデータは、ネットワークポートの画像を取り上げます。

事前準備

トレーニング手順

../_images/flow_chart.png

  1. プロジェクトを新規作成する

    ホーム画面の プロジェクトを新規作成 をクリックし、パスを指定して名前を入力し、最後に OK をクリックします。

    ../_images/new_project1.png

  2. 欠陥セグメンテーションモジュールを追加する

    画面右側モジュールバーの icon_create をクリックし、 欠陥セグメンテーション を選択してから OK をクリックします。

    ../_images/add_new_module1.png

  3. 画像をインポートする

    画面左上の インポート をクリックし、画像やフォルダ、またはデータセットのパスを選択してインポートします。

    ../_images/import_images1.png

  4. 画像にラベルを付ける

    この例では、欠陥なしの画像にOKのラベルを付け、針の曲げと欠損に対してNGをつけます。

    ../_images/ok_defect_features.png

    NG画像に対して、アノテーション画面左側のツールバー icon_tool をマウスの左ボタンで長押しするか、右クリックでラベル付けツールを呼び出します。欠陥形状に合わせたツールを使用し、画像内すべての欠陥にラベルを付けます。間違った場合は、 icon_eraser の消しゴムツールを使って修正してください。

    ../_images/label_data1.png

    欠陥ラベルがないOK画像に対して、左側の画像リストで選択して右クリックで OKに設定 をクリックします。少なくとも一枚のOK画像が必要です。

    ../_images/label_ok1.png

  5. モデルをトレーニングする

    右のトレーニングタグに入り、下の トレーニング をクリックしてトレーニングを開始します。

    ../_images/training_chart1.png

  6. モデルを検証する

    モデルトレーニング終了後、検証 をクリックして、 検証結果 のタグに入り結果を確認します。

    ../_images/result_verification1.png

  7. モデルをエクスポートする

    最後に、右側の モデルをエクスポート をクリックして、トレーニング後のモデルをプロジェクトフォルダにエクスポートします。モデルファイルはデフォルトで「model.dlkpack」となります。ニーズに応じてモデルをデプロイすることができます。

    ../_images/model_files1.png