画像収集

概要

 ここでは、物体検出に使用する機械学習モデルの学習に必要な画像データの集め方を説明します。データは作成したい機械学習モデルに合うものをお客様自身で収集していただく必要があります。まずはチュートリアルを進めたい、という場合には  アノテーションルールダウンロード  画面より  ハンズオン用サンプルデータセット(物体検出)  をダウンロードしていただくと物体検出を体験できます。

学習データ収集

 物体検出では実際の検出状況に即した状態で画像を集める必要があります。例えば、ドローンのカメラを地上に向けてそのドローンから畑に生えている雑草を検出したい、というような場合には実際に畑をドローンと同じぐらいの高度から撮影した画像が必要になります。また、実際の検出状況が昼と夜、様々な天気、撮影の角度等、バリエーションをもっている場合、学習データは可能な限りこのバリエーションをカバーするように様々な種類のデータを集める必要があります。

サンプルデータ

 ダウンロードしたサンプルデータはzipアーカイブとなっています。解凍すると4種類のアノテーション済みデータが含まれています。これを使用するとすぐに学習を開始できます。

学習を始めるには学習のチュートリアルに進んでください。

• 学習

ダウンロード

 

1. ドコモ画像認識プラットフォームにログインします。
2. 左ペインの  アノテーションルールダウンロード  をクリックします。
3. アノテーションルールダウンロードリストの中の  ハンズオン用サンプルデータセット(物体検出)  とある行の最右列にある  ダウンロード  ボタンをクリックします。
4. ダウンロードしたzipアーカイブを解凍するとアノテーション済みサンプルデータセットが確認できます。

サンプルデータに含まれるデータセット

サンプルには学習データの量に応じた二種類のデータセットを用意しています。画像データが多いほど学習には時間がかかりますが精度の高いモデルが期待できます。

• 学習用

  • train-detect.zip

  • train-dogcat-detect.zip

  • train-dogcat-detect-2.zip

• 評価用

  • validation-detect.zip

  • validation-dogcat-detect.zip

  • validation-dogcat-detect-2.zip