# ViDiELClassify

ViDiELClassify ツールを使用すると、画像上のオブジェクトまたはシーン全体を識別して分類し、一連の画像から識別または分類された画像セグメントを予測することができます。ViDiELClassify ツールは、ディープラーニング技術を利用して選択した画像部分の特性や違いを識別し、学習の進捗についてリアルタイムでフィードバックを提供します。

## ワークフロー

1. ViDiELClassify ツールをスプレッドシートにドラッグアンドドロップします。

   注 : この例では、既にフィルムストリップを取り込み、フィクスチャを作成しています。フィルムストリップを作成するには、フィルムストリップの管理を参照してください。フィクスチャを作成するには、TrainPatMaxRedLine 関数に学習させるとFindPatMaxRedLineを参照してください。

   [プロパティシート] が表示されます。

2. フィクスチャ領域を指定します。
   1. [フィクスチャ] をクリックして、座標セルを開きます。

   2. ペインの左上隅にある [絶対参照を挿入] をクリックします。

   3. スプレッドシートからフィクスチャ座標を選択し、[変更を確定] をクリックします。

   4. 画像内で ViDiELClassify ツールに学習させる [領域] を選択します。

3. ViDiELClassify ツールに学習させるには:

   1. [プロパティシート] の [全般] タブの [サンプルの収集] をオンにして、フィルムストリップから画像を収集します。

      注 :
      - 収集可能なサンプルの最大数は 300 です。
      - サンプルの収集を開始した後は、対象領域のサイズや画像タイプを変更することはできません。

   2. サンプルを収集すると、スプレッドシートにラベルの値が自動的に入力されます。まだ画像を学習させていないため、ラベルの値はすべて #ERR になっています。

   3. 学習に画像を含めるには、 [記録/再生] に移動し、[次へ] をクリックしてツールに画像を追加します。

      注 : ViDiELClassify ツールの学習に使用するすべてのクラスタイプの画像を追加してください。

      スプレッドシート関数により、ツール内のラベルなし画像の数 (つまり、フィルムストリップから追加した画像の数) が表示されます。

   ViDiELClassify 出力の詳細については、下の表を参照してください。

   パラメータ | 説明
   --- | ---
   ヘルス | モデルのヘルス値を表示します。
   クラス数 | 指定したクラスの数を表示します。
   ラベル | 指定したクラス名をリストします。
   画像数 | 各クラスに属する画像の数を表示します。
   得点 | 各クラスに属する画像の最適な予測を表示します。 注 : [信頼性得点] は、0 ～ 100 の得点です (100 が最も信頼性が高い)。この得点は、ViDiELClassify ツールの予測が正しく、ViDiELClassify ツールが特定の画像を正確にラベル付けしているかどうかの信頼性を示します。
   ラベルなし | 手動でラベルを付けていない画像の数を表示します。

4. これで、ツールの学習を開始できます。

   1. スプレッドシートの ViDiEL 関数をダブルクリックして、[プロパティシート] を開きます。

   2. [学習] タブをクリックします。

   3. 新しいクラスを追加するには、[新しいクラスの追加] をクリックします。

   4. 対応するクラスをクリックすると、画像が分類されます。

      注 : クラスの横にある数字は、特定のクラスでラベルを付けた画像の数を示します。

      [学習] タブの詳細については、下の表を参照してください。

      番号 | コンポーネント | 説明
      --- | --- | ---
      1. | プレビュー | 現在使用中の画像のプレビュー。
      2. | 画像 | 画像をスキップしたり、コレクションから削除したりすることができます。
      3. | 分類 | 新しいクラスを追加して、画像を分類します。黄色の円は各クラスの得点リングを示します。
      4. | モデルのヘルス | [モデルヘルス] は、ツール内のラベル付き画像セットに対して検証した場合のモデルの精度を示す指標です。[モデルヘルス] は、各クラスに代表的な画像を追加していくと向上する傾向にあります。 各クラスの画像間のばらつきが大きい場合は、ツールが正確な結果を予測しても、モデルヘルスは低いままになる場合があります。ツール検証の確実な基準として [モデルヘルス] を使用しないでください。

5. [学習] タブのプレビューセクションには、フィルムストリップに追加した画像が一覧表示されます。クラスを使用して、画像にラベルを付けます。

   画像にラベルを付けると、次の画像がフィルムストリップに自動的にロードされます。

6. これで、ラベル付き画像を [画像] タブで確認できます。[更新] をクリックすると、取り込んだすべてのデータが表示されます。

   [画像] タブの詳細については、下の表を参照してください。

   番号 | コンポーネント | 説明
   --- | --- | ---
   1. | 選択項目の削除 | 分類から選択した画像を削除します。
   2. | 選択項目のラベルを外す | 選択した既にラベル付けされている画像のラベルを外します。
   3. | ラベルの適用 | ラベルが付いていない画像に新しいラベルを適用するか、既にラベル付けされた画像に別のラベルを適用します。
   4. | ラベルなしの削除 | [ラベルなしの画像] 列からすべての画像を削除します。
   5. | モデルのヘルス | ツール内のラベル付き画像セットに対して検証した場合のモデルの精度を示す指標です。[モデルヘルス] は、各クラスに代表的な画像を追加していくと向上する傾向にあります。 各クラスの画像間のばらつきが大きい場合は、ツールが正確な結果を予測しても、モデルヘルスは低いままになる場合があります。ツール検証の確実な基準として [モデルヘルス] を使用しないでください。
   6. | クラス | 指定したクラスと、その特定のクラスのラベル付き画像の数を表示します。
   7. | ツール結果 | 合格: ツールは、最高得点のクラスを合格にします。 不合格:ツールは、最高得点のクラスを不合格にします。 古いジョブはアップグレードされ、クラスを不合格にします。ただし、既存のジョブの結果はデフォルトの合格となります。
   8. | ラベルなしの画像 | 各クラスのラベルなし画像 (ツールが各クラスに属すると予測した画像で、ユーザが各クラスに割り当てなかった画像) のサムネイルが表示されます。ツールにより、各画像に得点リングが表示されます。ラベルなしの画像は、最も低い得点から最も高い得点の順にソートされます。
   9. | ラベル付き画像 | 各クラスのラベル付き画像 (ツールが各クラスに属すると予測した画像で、ユーザも各クラスに割り当てた画像) のサムネイルが表示されます。
   10. | ごみ箱 | 分類から各クラスを削除します。

   ラベル付けと分類プロセスを簡単にするために、次の機能を使用できます。

   - 画像の複数選択。

   - マウスオーバーによる画像全体のプレビュー。

   - 画像のドラッグアンドドロップ。

7. スプレッドシートの [サンプルの収集] をオフにします。学習した画像データに従って表が更新されます。