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›チュートリアル

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画像収集

概要

 ここでは、一般物体認識の学習に必要な画像データの集め方を説明します。学習データは作成したい学習モデルに合う画像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場合、  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(一般物体認識)  をダウンロードしていただくと学習データの収集をスキップできます。

学習データ収集

 一般物体認識で分類する場合、認識させるための画像を集めます。
例えば、猫を学習させたい場合は猫の写っている画像を、犬を学習させたい場合は犬の写っている画像を多く集めてください。また、一般物体認識で物体を分類する場合、物体が中心に大きく写るような画像で推論したいのであれば、学習でも同じような映りの画像を利用する必要があります。

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。

学習を始めるには次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(一般物体認識)  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

サンプルには犬種、猫種ごとに分類するためのデータセットが用意されています。画像データが多いほど学習に時間がかかりますが、精度が高い学習モデルを作ることができます。
  • 学習用

    • train-dogcat-classify.zip
    • train-dogcat-classify-2.zip
    • train-dogcat-classify-3.zip
  • 検証用

    • validation-dogcat-classify.zip
    • validation-dogcat-classify-2.zip
    • validation-dogcat-classify-3.zip
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  • 学習データ収集
  • サンプルデータ
    • ダウンロード
    • サンプルデータに含まれるデータセット
  • ※「docomo MEC」は株式会社NTT ドコモの商標です。
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