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：ホーム画面の プロジェクトを新規作成 をクリックし、プロジェクト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、テキスト検出モジュールを選択します。

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。

ROI を設定：ROI ツールをクリックし、画像のテキストを納める領域を設定し、画像の上のをクリックして適用します。ROI を選択するのは、不要な背景の情報を除去するためです。

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の向きが異なるテキストの画像の数は大きな差がないようにしてください。そうでなければ画像の名前を右クリックしてトレーニングセットに移動あるいは検証セットに移動をクリックして画像のカテゴリー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。

トレーニング情報による進捗監視：トレーニングタブ内のトレーニング情報バーで、モデルのトレーニング状況をリアルタイムに確認できます。

「トレーニングチャート」から状況確認：トレーニングパネル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。

トレーニング中止タイミング（実際に応じて）：モデルの正確度が要求水準に達した場合、時間節約のためにトレーニングセンターを開き、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してトレーニングを中止することができます。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、検証パネル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お読みください。

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。