学習

概要

 作成したデータセットを使用して物体検出の学習を行います。学習にはサンプルデータセットも使用できます。

学習開始

 インポートしたデータセットを使用して学習を開始します。

1. 左ペインの  学習開始  をクリックします。
2.  学習アルゴリズム選択  で物体検出の学習に使用するアルゴリズムを選択します。
   物体検出用のアルゴリズムは通常の物体検出用と、精度を落とし認識の速度をあげたもの(学習の速度も合わせて向上)の二種類を用意しています。
3.  学習用データセット検索  で学習用データセットを設定します。
   使用したいデータセットの情報を入力して  検索  ボタンをクリックすると候補のデータセットがリストで表示されます。
   検索情報を入力しないで検索ボタンをクリックするとインポートされている全てのデータセットがリストで表示されます。
   使用したいデータセット名を見つけたら最左列のラジオボタンをクリックします。ラジオボタンの色が変わるとそのデータセットが学習に使用されます。
4.  評価用データセット検索  で検証用データセットを設定します。
   学習用データセットと同じように検証に使用するデータセットを選択します。
5.  学習開始  で学習モデル名とメタ情報を入力します。
   学習開始後は名称の変更はできません。
   メタ情報に使用したデータセットなどの情報を設定しておくと管理がしやすくなります。
6. 設定内容に問題なければ  学習開始  をクリックして学習をはじめます。
   クリックした時、  学習開始に必要なGPUが最大割当数を超えています。  というエラーが発生し学習を始められないことがあります。その場合は時間を置いてやり直してください。

学習中

 学習状況は  学習モデル管理  から確認できます。

1. 左ペインの  学習モデル管理  をクリックします。

2. 確認したい学習モデルの情報を入力して  検索  ボタンをクリックします。
   検索情報を入力しないで検索ボタンをクリックすると全ての学習結果をリストできます。

3. ステータスカラムで現在の学習状況が確認できます。

   ステータス	状態
   起動開始	学習用マシンを起動しています
   学習中	学習中の状態です
   学習完了	学習が完了しています
   停止済	学習が停止しています
   起動失敗	学習用マシンの起動に失敗しています
   エラー終了	学習がエラーで終了しています

学習完了

 学習が終了するとステータスが学習完了に変わります。

1. 左ペインの  学習モデル管理  をクリックします。
2. 確認したい学習モデルも情報を入力して  検索  ボタンをクリックします。
   検索情報を入力しないで検索ボタンをクリックすると全ての学習結果をリストできます。
3. 学習していたモデルのステータスが  学習完了  になっていることを確認します。

学習にかかる時間

 学習時間は使用するアルゴリズムやアノテーションの仕方、データセットに使用する画像枚数や画像の内容・容量などによって変動します。ドコモ画像認識プラットフォームでは次の表が時間の目安です。

物体検出アルゴリズム	画像100枚	画像1000枚
物体検出	40時間	50時間
物体検出 速度UP精度DOWN	15時間	15時間