検証
モデルトレーニング後、「検証」パレットで検証に関するパラメータを設定し、検証を行って効果を確認することができます。 また、「対象物検出」と「インスタンスセグメンテーション」モジュールは「信頼度」によって結果をフィルタリングすることも可能です。
検証パラメータ
検証パラメータ設定をクリックして「検証パラメータ設定」ウィンドウを開きます。
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ハードウェアタイプ
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CPU：ディープラーニングモデルの推論に CPU を使用します。これにより、GPU に比べて推論時間が長くなり、また認識精度も低下します。
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GPU(デフォルト):ハードウェアに応じて最適化せずにモデル推論を実行します。モデル推論の速度は向上しません。
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GPU(最適化):ハードウェアに応じて最適化してからモデル推論を実行します。最適化は 1 回だけ行い、5～15 分間かかります。推論時間を短縮可能です。最適化したモデルの推論時間は短縮されます。
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GPU ID
推論を実行するグラフィックカードの情報。複数の GPU がある場合、GPU を指定することができます。
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浮動小数点精度
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FP32：モデルの精度は高いですが推論の速度は遅いです。
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FP16：モデルの精度は低いですが推論の速度は速いです。
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推論目標の最大数（「インスタンスセグメンテーション」と「対象物検出」モジュールにのみ使用できる）
一回に推論を実行するインスタンスの最大数。初期値は 50 です。
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CAM（「画像分類」モジュールにのみ使用できる）
Mech-Vision で CAM が保存されたモデルを使用すると推論が遅くなります。
設定完了後、 をクリックします。