# ViDi EL 分類ツール

分類ツールを使用すると、画像の分類を正確に予測するディープラーニングモデルをすばやく学習することができます。

分類ツールを使用すると、画像全体または画像のフィクスチャ領域から対象領域 (ROI) を指定し、画像の初期学習セットにラベルを付けてツールに学習することができます。分類ツールに学習すると、この学習セットと比較して他の画像でこの領域のクラスを出力できるようになります。分類ツールは、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、学習の進捗やクラス予測の精度についてリアルタイムでフィードバックを提供します。

分類ツールを使用するには:

1. [検査] アプリケーションステップの [ViDi EL ツール] で [分類] ツールを選択します。

2. 分類する画像のセグメントの上に [領域を分類する] ボックスを配置します。[領域を分類する] ボックスを配置するには、ボックスをクリックして分類する画像の領域にドラッグします。[領域を分類する] ボックスのサイズを変更するには、ボックスの角をクリックしてドラッグします。[領域を分類する] ボックスを回転させるには、ボックス上で回転ボタンをクリックしてドラッグします。

3. [方向] ボックスの右隅にある [OK] をクリックします。

   注: [OK] をクリックすると、対象領域 (ROI) のサイズを変更できなくなります。

4. [OK] をクリックすると、設定したツールのリストに分類ツールが表示され、分類ツールのプロパティ編集パネルが開きます。

5. 最初の画像を学習するには、その画像を分類するクラスラベルをクリックします。デフォルトのクラスラベルは、NG と OK です。これにより、画像の [領域を分類する] セグメントがラベル付き画像データベースに追加されます。また、カメラを動作させるか、フィルムストリップの記録/再生を切り替えると、ツールは表示される新しい画像のクラスを予測するようになります。ツールのデータベースに画像が追加されると、クラスラベルフィールドの右側にあるラベル付き画像の数が 1 つ増えることに注意してください。

6. クラスラベルを編集するには、クラスラベルフィールドの右側にある [編集] をクリックし、フィールドに目的のラベルを入力します。クラスラベルの名前を変更するには、Enter キーを押します。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。

7. ラベル付けした画像が増えると、ツールは画像ウィンドウに表示されている現在処理中のラベルなし画像の結果を予測するようになります。予測クラスの横には黄色の円が表示され、各画像の信頼性得点は緑色の半円で表されます。

8. いくつかの画像にラベルを付けたら、[クラスの編集] をクリックして、各画像のラベルが正しいかどうかを確認します。また、[クラスの編集] パネルでラベルなし画像をツールのデータベースに追加することもできます。

注: [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。そのため、ツール検証の確実な基準として [モデルヘルス] を使用することはできません。
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、ViDi EL 分類ツールの予測が正しく、ViDi EL 分類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。