モデルの追加学習
モデルを適用すると効果が良くない場合に、追加学習を行ってください。従来の方法は、データを追加してモデルを再トレーニングさせることです。また、モデルの微調整を使用することで、現在の精度を維持したままトレーニング時間を短縮し、より効率的なモデルの反復改善を実現できます。
| 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
ユーザーがトレーニングしたモデルは、以下の方法で微調整を行います。
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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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トレーニングタブでトレーニングパラメータの右側にある展開アイコン
をクリックします。トレーニングパラメータ設定ウインドウのモデルの微調整パネルで微調整を有効にします（インスタンスセグメンテーションモジュールの場合は、セルフ微調整にもチェックを入れる必要があります）。 -
トレーニングタブに切り替え、エポックの合計数の値を 50~80 程度に下がります。
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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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すばやく位置決め、任意ワーク把持（V2）、対象物・箱セグメンテーションモジュールは、現時点ではトレーニングパラメータ設定ウインドウでのモデル微調整に対応しておりません。モデルの効果を向上させるには、データを追加してモデルを再トレーニングしてください。 |
汎用モデルの追加学習
汎用モデルは Mech-Mind 独自開発のモデルです。汎用モデルの詳細な説明及び使用ガイドについては、汎用モデル説明をお読みください。
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、対応する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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トレーニングタブでトレーニングパラメータの右側にある展開アイコン
をクリックします。トレーニングパラメータ設定ウィンドウのモデルの微調整パネルで微調整を有効にし、ディープラーニングモデルを微調整にチェックを入れます。その後、フォルダアイコン 
をクリックして微調整したいモデル（.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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トレーニングタブに切り替え、エポックの合計数の値を 50~80 程度に下がります。