# オブジェクトの認識 — ステップ

注 : ツール設定の特定のステップの詳細については、「分類 (緑) ツールの使用」のトピックを参照してください。

1. [分類] チュートリアルの画像を追加します。
2. 画像を処理します (画像のセグメンテーションなど)。

3. 以下の正規表現 ((\d*)_.*) を使用し、画像ファイル名に従って画像にラベルを付けます。

   画像には「n_Ixcy.png」という名前が付けられます。ここで、n は 1 ～ 3 文字で構成されるオブジェクト番号で、x と y は、光の入射を表す数字です。

   オブジェクト番号に従って、タグ付けします。これを行うには、以下の regexp (正規表現) を使用します。

       (^.*)_.* select: () all characters at the beginning: ^.* before '_': _ and ignore the rest: .*

4. 画像に正しくタグ付けされたので、最初の学習を実行することができます。すべてのパラメータをデフォルト値のままにします。
5. [学習の選択] パラメータが 50% に設定されていることを確認します。
6. インポートした画像を使用して、ツールに学習させます。
7. 結果を確認します。この学習は、クロス確認データに依存しません。つまり、学習に使用されるすべてのデータは、パフォーマンスの測定に使用されるデータと同じです。この学習が新しいデータに一般化するという指示はありません。