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

  1. モデルの認識効果がよくない画像を収集します。

  2. Mech-DLKでモデルの所属プロジェクトを開きます。

  3. 設定  オプション をクリックして「開発者モード」をチェックします。

  4. 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。

  5. 追加された画像をラベル付けします。

  6. トレーニングパラメータ設定  モデルの微調整パレットに微調整をチェックします。

  7. 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。

  8. 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

  1. モデルの認識効果がよくない画像を収集します。

  2. 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。

  3. 設定  オプション をクリックして「開発者モード」をチェックします。

  4. 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。

  5. 追加された画像をラベル付けします。

  6. トレーニングパラメータ設定  モデルの微調整パレットに微調整をチェックします。

  7. スーパーモデルの微調整をチェックしてから model iteration folder をクリックしてスーパーモデルを選択します。

  8. 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。

  9. モデルをトレーニングしてエクスポートします。

Mech-Mindは、お客様のプライバシーを重視しています

このサイトでは最高の体験を提供するために Cookie を使用しています。サイトの閲覧を続ける場合、Cookie の使用に同意したことになります。「拒否する」を選択すると、このサイトを訪れた際に追跡や記憶が行われないように単独の Cookie が使用されます。