モデルの検証

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。

  • ハードウェアタイプ

    • 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。

    • 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。

    • 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。

  • 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。

  • 浮動小数点精度

    • FP32:モデルの精度は高いですが推論の速度は遅いです。

    • FP16:モデルの精度は低いですが推論の速度は速いです。

  • 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 100 です。

  • テキスト長さの上限(「テキスト認識」モジュールにのみ使用できる)

    認識できるテキストの最大数。初期値は 50 です。

設定完了後、OK  検証 をクリックします。

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