初めてのモデルトレーニング

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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。ネットワークポートの画像をサンプルデータとして使用します。

事前準備

ネットワークポートの画像データをダウンロードして解凍してください（クリックでダウンロード）。

トレーニング手順

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。

パスに日本語がないように指定してください。
「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。

画像をインポート：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。

画像：一枚または数枚の画像をインポートします。
フォルダ：指定したフォルダにあるすべての画像をインポートします。
データセット：画像とラベルを含むフォルダ。ファイル データセットをエクスポートによって生成されます。

画像をラベル付け：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。これによってディープラーニングに必要な情報を指定します。

NG 画像に対して、ラベル付け画面左側のツールバー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ブラシツールを使用し、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、の消しゴムツールを使ってラベルを消すことができます。

OK 画像に対して、ラベル付け画面左側のツールバーの OK ボタンをクリックするか、右クリックメニューのOKに設定をクリックすれば画像は OK ラベル付けられます。少なくとも一枚の OK 画像が必要です。
モデルトレーニング：右のトレーニングパレットに切り替え、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。
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。
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。保存場所を指定してから（dlkpack 形式のファイルとして）エクスポートします。