対象物検出モジュールの使用例
本節では、ローターのデータセット（ クリックでダウンロード）を提供し、「対象物検出」の使用方法を説明します。この例では、全てのローターの位置を検出し、さらにローターの数を取得します。
| また、お手元のデータも使用できます。ラベル付けの段階に多少異なりますが、全体の操作はほぼ同じです。 |
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プロジェクトを新規作成して「対象物検出」モジュールを追加：ホーム画面の プロジェクトを新規作成 をクリックし、プロジェクトディレクトリを選択してプロジェクト名を入力し、新しいプロジェクトを作成します。右上の
をクリックし、対象物検出モジュールを選択します。
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ローター画像のデータセットのインポート：ダウンロードしたデータを解凍します。画面の左上の インポート をクリックし、フォルダ を選択してデータセットをインポートします。
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ROI 設定：
をクリックして、ローターが配置されたボックスをROIとして選択してから左上の 適用 をクリックします。これは、不要な背景の情報による干渉を減少するためです。
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トレーニングセットと検証セットを分ける：ソフトウェアでは、デフォルトでデータセットの 80％ をトレーニングセット、残りの 20％ を検証セットに分けます。
をクリックしてスライダーをドラッグして手動で調整することができます。トレーニングセットも検証セットもすべてのカテゴリーの対象物の画像が含まれることを確認してください。そうでなければ画像の名前を右クリックして トレーニングセットに移動 あるいは 検証セットに移動 をクリックして画像のカテゴリーを変更することができます。
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ラベルを作成：対象物の名前または特徴によってラベルを作成します。このデータセットに対し、ローターの英語名でラベルを作成します。
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画像のラベル付け：長方形ツールで画像内すべてのローターにラベルを付けます。その際、ローター以外の領域を避けて長方形の枠がぴったりとローターのエッジに沿うようにしてください。正しくないラベル付けはモデルトレーニングの効果に影響を与えます。クリック してラベル付けのツールについての説明を確認します。
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モデルトレーニング：デフォルトのパラメータを使って、トレーニング をクリックしてモデルのトレーニングを開始します。クリック してトレーニングパラメータの設定についての説明を確認します。
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モデル検証：モデルトレーニング終了後、検証 をクリックして結果を確認します。クリック して検証パラメータの設定についての説明を確認します。
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モデルをエクスポート：モデルをエクスポート をクリックして モデルエクスポートパラメータ を設定します。それからモデルをエクスポート をクリックして保存場所を選択してからモデルをエクスポートします。
エクスポートされたモデルは Mech-Vision とMech-DLK SDK に使用できます。クリック して詳細な説明を確認します。