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、モデルの反復を行います。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。「モデルの微調整」を使用して反復すると、全体の正確度を確保でき、時間の削減も可能です。
| このステップは、「開発者モード」にのみ使用できます。 |
一般的なモデルの微調整
以下の方法で微調整します。
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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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トレーニングパラメータパネルのの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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確認をクリックしてパラメータ設定を保存します。
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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。
ディープラーニングモデルの追加学習
ディープラーニングモデルは、Mech-Mind 独自開発した汎用モデルです。ディープラーニングモデルの詳細説明及び使用ガイドについては、ディープラーニングモデルの概要をお読みください。
以下の方法で微調整します。
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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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トレーニングパラメータパネルのの微調整をチェックします。
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ディープラーニングモデル微調整をチェックしてから
をクリックしてディープラーニングモデル（「.dlkmp」ファイル）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。