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: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_project.png
  2. 「欠陥セグメンテーション」モジュールの追加: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_module.png
  3. 画像のインポート:画面左上の インポート をクリックし、フォルダ を選択してデータをインポートします。

    ../_images/import_images.png
  4. 画像のラベル付け:この例では、欠陥なしの画像に OK ラベルを付け、ネットワークポートの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_data.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_ok.png
  5. モデルトレーニング: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_chart.png
  6. モデル検証: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_verification.png
  7. モデルのエクスポート: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_files.png