教師なしセグメンテーションモジュールの使用例

本節では、ビール瓶の底のデータ（ダウンロード先）を例に、「教師なしセグメンテーションモジュール」の使用方法を説明します。画像の欠陥を検出できるモデルをトレーニングします。

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。

プロジェクトを新規作成して「教師なし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、「教師なしセグメンテーション」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。

データセットをインポートを選択すると、DLKDB 形式（.dlkd）のデータセット、すなわち Mech-DLK からエクスポートされたデータセットにのみ対応できます。

ROI を設定：ROI ツールをクリックし、対象領域を指定し、画像の上の適用ボタンをクリックします。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。

ROI 設定はすべての画像に適用されます。そのため、すべての画像にある対象物が ROI 内にあることを確認してください。
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。
画像ラベル付け：画像の左のツールバーから OK ボタンまたは NG ボタンを選択して画像にラベルを付けます。
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。

トレーニングセットの NG 画像は検証セットに配置され、検証のために使用されます。