汎用モデル説明
汎用モデルとは、Mech-Mind が段ボール箱・袋物などのデパレタイジング・パレタイジングの効率を改善するために開発したモデルのことを指します。画像収集やトレーニングなどを行わずに、Mech-Vision や Mech-MSR で汎用モデルを適用すれば高精度な対象物分割が実現できます。
ダウンロードセンターから汎用モデルをダウンロードできます（ダウンロードセンターのディープラーニングモデル）。汎用モデルは、プロジェクト実行のためのモデルパッケージ（.dlkpack）と微調整のためのモデルパッケージ（.dlkmp）に分けられます。
使用シーン
異なる対象物の分割に使用可能です。
| 段ボール箱モデル | ||||
|---|---|---|---|---|
単色箱 |
パターン付き箱 |
テープ（透明）付き箱 |
テープ（不透明）付き箱 |
結束バンド付き箱 |
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| 袋物モデル | |
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満杯の袋 |
半分入りの袋、しわができた袋 |
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| シャフトロッドモデル | ||
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整列された反射するシャフトロッド |
整列された反射しないシャフトロッド |
バラ積みシャフトロッド |
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| 金属インゴットモデル | |||
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| メンブレンバッグモデル | |||
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Mech-Vision でのモデル使用
汎用モデルパッケージを推論ステップを使用してディープラーニングモデルパッケージをインポートした後、段ボール箱や袋物の画像を推論します。
汎用モデルパッケージ推論完了後、Mech-Vision で微調整を実行します。
Mech-MSR でのモデル使用
ディープラーニングモデルパッケージを推論ステップを使用して汎用モデルパッケージをインポートし、画像の推論を実行します。
モデルパッケージ推論完了後、Mech-MSR で微調整を実行します。
Mech-DLK でのモデル微調整
認識の効果を改善するには、Mech-DLK で汎用モデルを微調整する必要があります。
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
をクリックしてモデル（「.dlkmp」ファイル）を選択します。ディープラーニングモデルの微調整機能を使用して汎用モデルを微調整することができます。
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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。
モデル微調整後、モデルパッケージ（「.dlkpack」ファイル）としてエクスポートし、Mech-Vision にインポートして推論することができます。