テキスト認識モジュールの使用例

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識別コードのデータ(ダウンロード先)を例に、「テキスト認識」モジュールの使用方法を説明します。画像のテキスト(文字、数字、記号)を認識してエクスポートします。

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。
  1. プロジェクトを新規作成して「テキスト認識」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example projects icon createをクリックし、「テキスト認識」モジュールを選択します。

    example projects add project
  2. 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セットを解凍し、左上のインポート  フォルダを選択して、ダウンロードした画像データセットをインポートします。

    example projects import images
    「テキスト認識」モジュールは別のモジュールと合わせて使用することが多いです。インポート  前のモジュールからインポートをクリックしてください。
  3. ROI を設定:ROI ツールexample projects icon roiをクリックし、画像のテキストを納める領域を設定し、画像の上の適用ボタンをクリックします。ROI を選択するのは、不要な背景の情報を除去するためです。

    example projects roi
  4. 画像のラベル付け:画像の左側のツールバーから「テキスト認識ツール」を選択してラベルを付けます。

    example projects labeling
  5. 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、デフォルトの設定として、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。 example projects icon slider をクリックし、スライダをドラッグしてその割合を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テキスト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。

    example projects move image
  6. 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。

    example projects training chart
  7. 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。

    example projects result verification
  8. 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保存場所を指定してからモデルをエクスポートします。

    example projects model files

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。

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