不一致

VisionPro Deep Learning ツールは、不一致をオレンジ色のマーキングで示します。不一致は、ラベル付けした画像内でシステムによって検出された特徴が、対応するラベルに一致しないか、またはラベル付き特徴に他にもインスタンスが存在する可能性があることを意味します。

不一致がある場合は、まず学習画像サンプルセットで正しくラベル付けされているかどうか (照明の安定性や画像内の特徴の外観などの他に) を確認します (「画像のキャプチャ」のトピックを参照してください)。

アプリケーション開発中の不一致は、学習セットが汎化されていないことを示しています。たとえば、2 つの特徴間に非常に微妙な差異があるアプリケーションには、Deep Learning がまだその特徴を十分に理解していないため、不一致がある可能性があります。つまり、Deep Learning が (学習セットから) 学習したものと、Deep Learning が運用環境で (テストセットを処理して) 見たものに差異があります。

この段階で、別個の学習画像サンプルセットおよびテスト画像サンプルセットを作成する必要があります。これを管理するのはユーザ次第ですが、学習セット内のすべての画像を (100% の割合を使用して) 学習させる必要があります。

テストセットで不一致があった場合は、ツールが適切に汎化されていないことを示しています。これは一般に、画像に特徴が適切に取り込まれていないためです。つまり、画像データベースに欠落があります。このシナリオでは、ツールに再学習させて、不一致が含まれる画像/ビューを学習セットに取り込み、正しくラベル付けさせる必要があります。