テキスト検出モジュールの使用例

プロジェクトを新規作成してテキスト検出モジュールを追加：Mech-DLK を起動し、ホーム画面のプロジェクトを新規作成をクリックします。保存パスを選択し、プロジェクト名を入力して新しいプロジェクトを作成します。メイン画面の右上にあるモジュールバーで、入力モジュール下の + ボタンをクリックし、モジュール追加ウィンドウでテキスト検出モジュールを選択します。

画像をインポート：取得した画像データをインポートするか、前述のデータ圧縮ファイルを解凍して使用します。以下の方法で画像をインポートしてください。

ROI 設定：ROI ツールのアイコン をクリックして、画像のテキストを納める範囲を ROI としてドラッグで指定します。その後、ROI 枠の右下にある確定アイコン をクリックして適用します。これは不要な背景による干渉を削減するためです。

トレーニングセットと検証セットの振り分け：ソフトウェアはデフォルトでデータセットの 80％ をトレーニングセットに、20％ を検証セットに分けます。トレーニングセット/検証セット分割アイコン をクリックしてスライダーをドラッグすることで比率を調整できます。トレーニングセットと検証セットにはすべてのカテゴリーのテキスト画像が含まれることを確認してください。トレーニングセットにおいて、向きが異なるテキストが含まれる画像の割合を均等にしてください。デフォルトのデータ分配が上記の条件を満たさない場合、画像名を右クリックし、トレーニングセットに移動または検証セットに移動を選択して画像の所属を変更することができます。

モデルトレーニング：デフォルトのパラメータを使って、トレーニングをクリックしてモデルのトレーニングを開始します。

トレーニング状況確認：トレーニングパネルからモデルのトレーニング状況をリアルタイムで確認できます。

「トレーニングチャート」から状況確認：トレーニングタブのチャートを表示ボタンをクリックしてトレーニングチャートを表示して、曲線の変化から精度の推移を把握します。正確度曲線が全体的に上昇傾向、損失曲線が全体的に低下傾向になると、トレーニングが正常に進行していることになります。

実際の状況に応じてトレーニングを中止（オプション）：モデルの正確度が要求水準に達した場合、時間節約のため「トレーニングセンター」ボタンをクリックし、タスクリストから対象プロジェクトを選択して をクリックすると、トレーニングが中止されます。また、トレーニングの完了まで待ち、正確度の推移を観測して初歩的にモデルの効果を評価することもできます。

モデル検証：モデルトレーニング終了後、検証 をクリックして結果を確認します。

トレーニングセットのモデル検証結果を確認：検証終了後、検証タブの検証統計から検証の結果を確認できます。

再トレーニング：新たにラベル付けした画像をトレーニングセットに追加してから、トレーニングボタンをクリックして、再トレーニングを開始します。

モデル検証結果の再チェック：再トレニンーグ終了後、再び検証ボタンをクリックしてモデルの検証を行い、各データセットにおけるモデルの検証結果を確認します。

モデルの微調整（オプション）：開発者モードをオンにしてトレーニングパラメータ設定でモデルを微調整することが可能です。詳細な説明は、モデルの追加学習をご参照ください。

モデルの最適化：モデルが使用要件を満たすまで上記の手順を繰り返します。