モデルの追加学習
モデルを使用して現場のニーズを満たさない場合、モデルの追加学習を行います。従来はデータセットを追加して再度トレーニングを行いますが、全体の正確度が落ちるほか、時間もかかります。 「微調整」機能を使用すると、正確度を影響せずに時間も削減できます。
一般的なモデルの微調整
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モデルの認識効果がよくない画像を収集します。
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Mech-DLKでモデルの所属プロジェクトを開きます。
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をクリックして「開発者モード」をチェックします。
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認識の効果がよくない画像をトレーニングセットと検証セットに追加します。
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追加された画像をラベル付けします。
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パレットに微調整をチェックします。
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トレーニングパラメータパレットに、「学習率」の値を小さくします。「エポックの合計数」を 50~80 程度に設定します。
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モデルをトレーニングしてエクスポートします。
スーパーモデルの追加学習
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モデルの認識効果がよくない画像を収集します。
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Mech-DLKでプロジェクトを新規作成し、「インスタンスセグメンテーション」モジュールを追加します。
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をクリックして「開発者モード」をチェックします。
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認識の効果がよくない画像をトレーニングセットと検証セットに追加します。
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追加された画像をラベル付けします。
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パレットに微調整をチェックします。
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スーパーモデルの微調整をチェックしてから
をクリックしてスーパーモデルを選択します。 -
トレーニングパラメータパレットに、「学習率」の値を小さくします。「エポックの合計数」を 50~80 程度に設定します。
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モデルをトレーニングしてエクスポートします。