更新説明
Mech-DLK 2.5.4 更新説明
以下では、Mech-DLK 2.5.4 バージョンの機能最適化および問題修復について説明します。
問題修復
Mech-DLK 2.5.4 バージョンでは、以下の問題を修復しました。
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ポリゴンラベルに対してアンカーポイントを追加・削除した後、ラベルを引き伸ばすとソフトウェアがクラッシュする問題を修復しました。
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Mech-DLK 2.4.x バージョンのプロジェクトの ROI パラメータと互換性がないため検証結果が悪くなる問題を修復しました。
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テキスト検出モジュールを使用する時に、をチェックしてからプロジェクトを再起動するとチェックが無効になる問題を修復しました。
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インスタンスセグメンテーションモジュールを使用する時に、長方形ラベル付けツールを使用してラベルを付けた後、そのラベルを回転させると検証の結果が悪くなる問題を修復しました。
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一部のモジュールを使用する時に ROI 範囲外のラベル付けによるトレーニング失敗が発生する問題を修復しました。
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画像分類モジュールを使用する時に検証とエクスポートの失敗が発生する問題を修復しました。
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ラベル名に非ラテン文字が含まれるためトレーニングの失敗が発生する問題を修復しました。
Mech-DLK 2.5.3 更新説明
以下では、Mech-DLK 2.5.3 バージョンの新機能や機能最適化について説明します。
新機能
新機能‐スーパーモデルラベル付けツール
画像をモジュールにエクスポートするだけで、スーパーモデルラベル付け機能を利用して一括ラベル付けを実行できます。ラベル付け完了後、手動で調整することも可能です。
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対応可能なモジュール：インスタンスセグメンテーション、対象物検出。
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使用前提：お使いのデバイスの利用可能メモリは 6GB 以上です。
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スーパーモデルラベル付けは以下のデータにしか機能しません。
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ラベルなしデータ
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自動的にラベル付け済みデータ（黄色い三角形マークが付いたもの）
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自動的にラベル付け済みで手動で調整されたデータ（黄色い三角形マークが付いたもの）
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スーパーモデルラベル付けツールの 3つの使用方法：
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ラベル付けツールバーの「スーパーモデルラベル付けツール」
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画像リストの上のスーパーモデルラベル付けボタン
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右クリックメニューの「スーパーモデルラベル付け」オプション
詳細は、スーパーモデルラベル付け機能をお読みください。
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機能最適化
マスクツール使用可能
Mech-DLK 2.5.3 バージョンでは、一部のモジュールはポリゴンマスク、マスクのブラシツール、マスクのなげなわツール、マスクの消しゴムツールが使用できます。
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マスクツール使用可能なモジュールを追加：教師なしセグメンテーション、インスタンスセグメンテーション、対象物検出。
マスクの種類を設定可能
Mech-DLK 2.5.3 バージョンでは、一部のモジュールはマスクを全部の画像または指定画像に適用することができます。
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マスクの種類を設定可能なモジュールを追加：インスタンスセグメンテーション、対象物検出。
「教師なしセグメンテーション」しきい値の表示の最適化
Mech-DLK 2.5.3 バージョンでは、教師なしセグメンテーションモジュールに表示されるしきい値の初期値位置を最適化しました。2つの曲線が交差しない場合、デフォルトのしきい値は、欠陥しきい値と正常しきい値の平均に設定されます。
Mech-DLK 2.5.2 更新説明
以下では、Mech-DLK 2.5.2 バージョンの新機能や機能最適化、問題修復について説明します。
新機能
新機能‐事前ラベル付けツール
モデルを検証した後、新しい画像をモジュールにインポートして事前ラベル付け機能を使用して自動ラベル付けを実行できます。ラベル付け完了後、手動で調整することも可能です。
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使用可能なモジュール：インスタンスセグメンテーション、対象物検出、画像分類、欠陥セグメンテーション、画像分類、テキスト検出。
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使用前提：モジュールに検証済みモデルがなければ事前ラベル付け機能は使用できません。
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事前ラベル付けは以下のデータにしか機能しません。
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ラベルなしデータ
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自動的にラベル付け済みデータ（黄色い三角形マークが付いたもの）
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自動的にラベル付け済みで手動で調整されたデータ（黄色い三角形マークが付いたもの）
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事前ラベル付けツールの 3つの使用方法：
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ラベル付けツールバーの「事前ラベル付けツール」
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画像リストの上の事前ラベル付けボタン
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右クリックメニューの「事前ラベル付け」オプション
詳細は、事前ラベル付け機能をお読みください。
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「画像タグ」機能
モジュールを接続する場合、前のモジュールをインポートする時に画像タグ機能が追加されました。タグによってインポートする画像を指定することが可能です。詳細は、モジュールの接続をご参照ください。
Mech-DLK 2.5.0更新説明
以下では、Mech-DLK 2.5.0 バージョンの新機能や機能最適化について説明します。
新機能
「テキスト検出」と「テキスト認識」モジュール
Mech-DLK 2.5.0 バージョンでは、光学文字認識（OCR）機能を追加しました。以下の 2つのモジュールを接続して使用します。
電子部品の細かいテキストや背景が複雑な自動車部品情報、包装に付いたコード、バッチ番号などを認識するために使用します。
過去バージョンの更新説明
クリックして Mech-DLK 2.4.x の更新説明をお読みください。
Mech-DLK 2.4.2 更新説明
ソフトウェア使用の地域制限を設けました。をクリックして地域制限の情報を確認できます。
Mech-DLK 2.4.1 更新説明
新機能
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モジュールの接続
Mech-DLK 2.4.1 バージョンに、モジュールの接続機能を追加しました。ユーザーは実際のニーズに応じて自由にモジュールを接続する（ただし「すばやく位置決め」モジュールは最初に配置しなければならない）ことでより複雑な課題を解決できます。例えば、欠陥を位置決めして分類するプロジェクトでは、「欠陥セグメンテーション」モジュールの後に「画像分類」モジュールを接続すればいいです。また、前のモジュールからデータをインポートして使用することも可能です。インポートする時、データ選択機能により、使用したい画像だけをインポートできます。
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トレーニングセンター
トレーニング待機機能を追加しました。トレーニングセンターウィンドウにはトレーニング中のプロジェクトとトレーニング待機プロジェクトが表示されます。複数のモデルをトレーニングする現場に適しています。待機リストの順番に従ってトレーニングします。次のプロジェクトをトレーニングするために手動で操作する必要がなく、時間の削減が図れます。
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マスクを全部の画像に適用可能、マスクの色を編集可能
「欠陥セグメンテーション」モジュールのマスクツールは、「全部に適用」と「一枚に適用」を選択可能です。
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一枚に適用：今表示されている画像にのみマスクを適用します。トレーニング中にのみ有効です。
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全部に適用：今作成したマスクをすべての画像に適用します。トレーニング中も検証中も有効です。
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ショートカット説明ウィンドウ
ラベル付け画面の右下の
をクリックしてショートカット説明ウィンドウを開きます。 -
長方形ツール描画補助線
「インスタンスセグメンテーション」と「対象物検出」モジュールでは、「長方形ツール」に描画補助線機能を追加し、よりかんたんに長方形ラベルを作成できるようになりました。
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「インスタンスセグメンテーション」と「対象物検出」モジュールでは、「長方形ツール」に描画補助線機能を追加し、よりかんたんに長方形ラベルを作成できるようになりました。
「インスタンスセグメンテーション」と「対象物検出」モジュールでは、信頼度によってフィルタリングする機能を追加し、モデルの正確率を評価することが可能になりました。
機能最適化
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画像分類アルゴリズム
画像分類アルゴリズムを最適化しました。トレーニングの収束がより速くなり、複雑な現場のモデルの正確率は約 20% 向上します。
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Mech-DLK SDK の最適化
Mech-DLK SDK を再構築し、安定性をアップし、よりかんたんに使用できるようにしました。 Mech-DLK SDK は接続されたモジュールの推論、ハードウェアの切り替えをサポートするほか、より多くのサンプルプログラムを提供しています。
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欠陥判定ルールの設定
「欠陥セグメンテーション」モジュールの「欠陥判定ルール設定」ウィンドウを最適化しました。クリック して詳しい説明をお読みください。
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すばやく位置決めモジュールに並進機能を追加
「すばやく位置決め」モジュールでは、「テンプレート設定」ウィンドウに「画像調整」機能に並進機能を追加し、画像を X/Y 方向に沿って並進することが可能になりました。トレーニングされた画像はユーザー指定の位置と角度で出力されます。
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テンプレートツール
「インスタンスセグメンテーション」と「対象物検出」モジュールでは、テンプレートを選択してから Shift を押したままマウスホイールを回転させるか、「回転角度」を設定することでテンプレートの角度を調整できます。
クリックして Mech-DLK 2.3.0 更新説明をお読みください。
Mech-DLK 2.3.0 更新説明
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グラフィックカードドライバーの更新
Mech-DLK 2.3.0 バージョンのソフトウェアを使用する前に、グラフィックカードドライバーを 472.50 以上にアップグレードしてください。
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トレーニングの速度の向上
アルゴリズムを最適化し、モデルトレーニングの速度を向上させました。トレーニングを実行中、最適なモデルだけを保存します。トレーニングを途中で中止することはできません。
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新機能‐スマートラベル付けツール
「欠陥セグメンテーション」、「インスタンスセグメンテーション」、「対象物検出」モジュールでは、スマートラベル付けツールを使用し、ラベル付け対象物の中心位置をクリックすればラベル付けをすばやく実行できます。不要な領域を右クリックすれば削除できます。Enter をクリックしてラベル付けを完成します。
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新機能‐ポリゴンのラベル付けアンカーポイントの追加・削除
「インスタンスセグメンテーション」と「対象物検出」モジュールでは、ポリゴンラベル付けツールを使用してラベルを付けたあと、ラベルを修正したい場合、二つのアンカーポイント間の線をクリックすればアンカーポイントを追加でき、アンカーポイントを選択して右クリックすれば削除できます。
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新機能‐ラベル付けのテンプレートツール
「インスタンスセグメンテーション」と「対象物検出」モジュールでは、テンプレートツールを使用して付けたラベルをテンプレートに設定することができます。設定後、クリックすればラベルを付けることができます。これは、画像に同じカテゴリーの複数の対象物があり、かつ整列して並んでいるシーンに適用され、ラベル付けの効率向上に役立ちます。
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新機能‐画像の拡大・縮小プレビュー
単一の画像とトリミングされた画像のプレビューが可能です。
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単一の画像とトリミングされた画像のプレビューが可能です。
グリッド線ツールを最適化しました。グリッド線を描いたあと、グリッド選択ツールに切り替えて分割した部分の左のチェックを入れて選択することができ、右のアイコンをクリックするれプレニューすることができます。
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最適化‐データのフィルタリング
結果タイプのフィルタリング機能を追加します。「正しい結果」、「間違った結果」、「過検出」、「見逃し」などのラベルによってデータをフィルタリングできます。「OK ラベル付き画像」と「NG ラベル付き画像」を追加しました。
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最適化‐ディープラーニング環境を内蔵
ディープラーニング環境を Mech-DLK に内蔵していますので、環境をインストールする必要はありません。
クリックして Mech-DLK 2.2.1 更新説明をお読みください。
Mech-DLK 2.2.1 更新説明
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新機能‐「画像分類」モジュールの CAM 表示
モデルトレーニング後、CAM 表示 をクリックしたらヒートマップで特徴の重みを確認し、これに基づいて分類を行います。エリアの色が赤いほど、このカテゴリに分類される過程での重みが大きくなります。
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新機能‐CPU で推論を実行するモデルの検証とエクスポート
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画像分類、対象物検出：トレーニングが完了したら、モデルをエクスポートする前に推論を展開するデバイスを CPU または GPU に設定できます。
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インスタンスセグメンテーション：モデルをトレーニングする前に、トレーニングパラメータで推論を展開するデバイスをCPUまたはGPUに設定できます。詳しくは以下の通りです。
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CPU 軽量モデル：トレーニングする前に、トレーニングパラメータの モデルタイプ を 軽量（CPU を推奨） に設定し、モデルをエクスポートする時に 展開するデバイス を CPU または GPU に設定します。
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GPU 標準モデル：トレーニングする前に、トレーニングパラメータの モデルタイプ を 標準（GPU を推奨） に設定し、モデルをエクスポートする時に 展開するデバイス を GPU に設定します。
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