インスタンスセグメンテーションモジュールの使用例
本節では、Mech-DLKサンプルプロジェクトの積み木のデータセット(ダウンロード先)を提供し、「インスタンスセグメンテーション」モジュールを用いてモデルトレーニングを行い、異なる種類の積み木をセグメンテーションし、カテゴリラベルを出力します。
また、お手元のデータも使用できます。ラベル付けの段階に多少異なりますが、全体の操作はほぼ同じです。 |
使用手順
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プロジェクトを新規作成して「インスタンスセグメンテーション」モジュールを追加:ホーム画面のプロジェクトを新規作成をクリックし、ディレクトリを選択してプロジェクト名を入力し、新しいプロジェクトを作成します。右上の をクリックし、「インスタンスセグメンテーション」モジュールを選択します。
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ワーク画像データをインポート:ダウンロードした圧縮フォルダを解凍し、左上のインポート/エクスポートをクリックし、フォルダをインポートを選択して、ダウンロードした画像データをインポートすることができます。積み木の画像データセットには、4 種類の形と色の積み木が含まれています。
データセットをインポートを選択すると、DLKDB 形式(.dlkd)と COCO 形式のデータセットにのみ対応できます(クリックしてサンプルデータセットをダウンロード)。 -
ROI 設定: をクリックして、積み木が配置されたボックスを ROI として選択してから右下のをクリックして適用します。これは、不要な背景の情報による干渉を減少するためです。
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ラベルを作成:右側にあるをクリックし、対象物の名前や特徴によってラベルを作成します。ここでは、異なる種類の積み木をセグメンテーシする必要があるので、形状に応じて積み木に名前を付けます。また、色に応じて名前を付けてもいいです。
ラベルを右クリックして右へマージを選択してデータを別の分類に変更することができます。モデルをトレーニングしてからラベルをマージした場合に、モデルを再度トレーニングしてください。 -
画像のラベル付け:画像左側にあるツールバーの をマウスの左ボタン長押し、または右クリックして、ラベル付けツールを選択し、セグメンテーションする積み木の外輪郭をラベル付けします。積み木の形状に対応するラベルを付けます。 クリック してラベル付けのツールについての説明を確認します。
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トレーニングセットと検証セットを分ける:ソフトウェアでは、デフォルトの設定として、データセットの 80% をトレーニングセット、残りの 20% を検証セットに分けます。 をクリックし、スライダをドラッグしてその割合を調整することができます。トレーニングセットも検証セットも全種類の画像が含まれていることを確認してください。この条件を満たさない場合、画像名を選択し、右クリックで調整してください。
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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 をクリックすればモデルのトレーニングを開始します。
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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。
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トレーニング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。詳細は、事前トレーニングラベル付け機能をお読みください。
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モデルをエクスポート:モデルをエクスポートをクリックします。表示されたウィンドウで「推論目標の最大数」を設定してからモデルをエクスポートをクリックします。保存パスを指定してください。
一回に推論を実行する目標の最大数。初期値は 25 です。 エクスポートされたモデルは Mech-Vision とMech-DLK SDK に使用できます。クリック して詳細な説明を確認します。