複数モデルパッケージ

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機能

複数モデルパッケージを使用して入力画像を推論します。複数モデルパッケージは、画像分類、対象物検出、欠陥セグメンテーションなど複数のサブモデルを統合し、あらかじめ設定された直列・並列・直並列の組み合わせロジックに従って連携実行します。最終的に、各サブモデルの結果および総合検証結果を出力します。

複雑な外観検査シーンに適しており、プロジェクト数の削減、モデル重複設定の回避、モデル利用効率および現場保守効率の向上を実現します。

入力と出力

ディープラーニングモデルパッケージを推論 ステップでこのモデルパッケージをインポートすると、以下の入力・出力ポートが表示されます。

入力

入力ポート データ型 説明

画像

Image/Color

このポートに入力された画像がディープラーニングデルパッケージ推論に使用されます。入力データタイプ2D画像 の場合に、このポートが表示されます。

サーフェスデータ

Surface

このポートに入力されたサーフェスデータがディープラーニングデルパッケージ推論に使用されます。入力データタイプサーフェスデータ の場合に、このポートが表示されます。

出力

出力ポート データ型 説明

総合検証結果

Bool

複数モデル推論結果の総合検証結果。検証成功時はTrue、失敗時はFalseを出力します。

画像分類

DLResult/Classification

モデルパッケージ推論結果。

すばやく位置決め

DLResult/FastLocating

モデルパッケージ推論結果。

テキスト検出

DLResult/TextDetection

モデルパッケージ推論結果。

教師なしセグメンテーション

DLResult/UnsupSegmentation

モデルパッケージ推論結果。

欠陥セグメンテーション

DLResult/DefectSegmentation

モデルパッケージ推論結果。

対象物検出

DLResult/ObjectDetection

モデルパッケージ推論結果。

インスタンスセグメンテーション

DLResult/InstanceSegmentation

モデルパッケージ推論結果。

テキスト認識

DLResult/TextRecognition

モデルパッケージ推論結果。

パラメータ説明

複数モデルパッケージをインポートする場合、以下のパラメータを設定する必要があります。

モデルパッケージ設定

パラメータ 説明

モデルパッケージ管理ツール

パラメータ説明:ディープラーニングモデルパッケージ管理ツールを開き、ディープラーニングモデルパッケージをインポートするために使用されます。モデルパッケージファイルとは、Mech-DLKによってエクスポートされた「.dlkpack」を指します。
調整説明:ディープラーニングモデルパッケージ管理ツールの使用方法については、ディープラーニングモデルパッケージ管理ツール をご参照ください。

モデルパッケージ名

パラメータ説明:このパラメータは、ディープラーニングモデルパッケージをインポートした後、インポートしたモデルパッケージを選択するために使用されます。
調整説明:モデルパッケージ管理ツールを使用してディープラーニングモデルをインポートした後、ここでドロップダウンリストから対応するモデルパッケージ名を選択します。

モデルパッケージ切替後に元のモデルを解放

パラメータ説明:モデルを切り替える際に、元のモデルパッケージが使用していたリソースを即時に解放するかどうかを制御します。
初期値:チェックを入れる
調整説明: チェックを入れると、他ステップで使用中であっても、別モデルへ切り替えると即座に元モデルリソースを解放します。チェックを入れない場合は、元モデルがどのステップからも使用されなくなった場合にのみ自動解放されます。

モデルパッケージのタイプ

パラメータ説明: モデルパッケージ名 を選択すると、モデルパッケージのタイプ が自動的に記入されます。

入力データタイプ

パラメータ説明: 入力データの種類を指定します。選択後、対応する入力ポートが表示されます。2D画像またはサーフェスデータ入力をサポートします。

GPU ID

パラメータ説明:このパラメータは、モデルパッケージ推論に使用するGPUのデバイスIDを設定するために使用されます。
調整説明:モデルパッケージ名を選択した後、ここでドロップダウンリストからモデルパッケージ推論に使用するGPUのデバイスIDを選択する必要があります。

前処理

パラメータ 説明

ROIファイル

パラメータ説明:入力画像のROIを設定または変更します。

調整説明:初期状態ではデフォルトROI設定が存在します。ROIを変更するには、エディタを開く をクリックします。設定画面が表示されるので、ROIを設定し、ROI名を入力します。

ROI設定方法:画像表示エリアで左クリックし、ドラッグしてROIを選択します。再度左クリックすると、ROI選択が完了します。ROIを再設定する場合は、再び左クリックして選択し直します。選択したROI座標範囲がROIのパラメータで表示されます。確認 をクリックすると、設定が保存され、設定画面が閉じます。

論の前に、ここで設定されたROIがMech-DLKで設定されたROIと一致しているかを確認してください。一致していない場合、認識結果に影響を与える 可能性があります。

推論プロセスでは、通常モデルのトレーニング時に設定されたROI(デフォルトROI)が使用されます。カメラ視野内の対象物の位置が変わった場合は、ROIを調整する必要があります。

ROI設定後、初期のROIを使用するには、エディタを開く ボタンの下のROIファイル名を削除します。

後処理

パラメータ 説明

推論設定

パラメータ説明:このパラメータは、複数モデルパッケージ推論に関するパラメータを設定するために使用されます。推論設定ツールを開くには、エディタを開く をクリックします。
調整説明:詳細については、推論設定ツール をご参照ください。

クラス表示方法

パラメータ説明:出力結果において、クラスを名前またはインデックスで表示するかを選択します。

可視化設定

パラメータ 説明

検出結果の可視化

パラメータ説明:有効にすると、画像上に検出結果を表示します。
初期値:無効
調整アドバイス:実際の状況に応じて設定してくだい。

結果の可視化方式

パラメータ説明:可視化結果の表示方式を指定します。
初期値:各インスタンスを表示
オプション:各インスタンスを表示、クラス別にインスタンスを表示、インスタンス中心点を表示
調整アドバイス:実際の状況に応じて設定してくだい。調整効果を 調整の例 に示します。

カスタムフォントサイズを使用

パラメータ説明:可視化出力結果内のテキストフォントサイズをカスタマイズするかを指定します。チェックを入れた後、フォントサイズ を設定する必要があります。初期値は1.5です。
初期値:チェックを入れない
調整アドバイス:実際の状況に応じて設定してくだい。

調整例

結果の可視化方式

結果の可視化方式 説明 説明図

各インスタンスを表示

各インスタンスを個別に可視化し、それぞれ異なる色で表示します。

instances sample

クラス別にインスタンスを表示

クラスごとに可視化し、同一クラスのインスタンスは同じ色で表示されます。

classes sample

インスタンス中心点を表示

インスタンスの中心点を可視化します。色は 信頼度しきい値 に応じて変化します。

central point sample

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