トレーニング サンプル収集ツール

Image Server で利用可

トレーニング サンプルは対象フィーチャまたは代表的ピクセルを表し、ディープ ラーニング モデルのトレーニングに使用されます。 1 つ目のタスクとしてトレーニング サンプルを準備した後、ディープ ラーニング モデルの作成で使用するサンプルをエクスポートします。 [トレーニング データの準備] ステップでは、いくつかのツールを使用して、ディープ ラーニング モデルのトレーニングに使用する画像チップをエクスポートするために必要な作業を実行します。

ツール	説明
トレーニング サンプルの収集	個々の作業単位のコンテキストで入力イメージ レイヤーとベースマップを使用してサンプルを収集します。 編集ツールを使用してトレーニング サンプルを作成します。 四角形 円 ポリゴン サンプルの選択 削除 レイヤー ベースマップ フィルター ヒント: [削除] ボタンがアクティブになるには、ビューアーでサンプルが選択されている必要があります。 マップにコンテキスト レイヤーを追加してトレーニング サンプル収集プロセスを改善することができます。
トレーニング サンプルのインポート	既存のフィーチャ レイヤーをインポートします。 組織の他の Deep Learning Studio プロジェクトからフィーチャ レイヤーをインポートします。 組織の他の Deep Learning Studio プロジェクトから作業単位をインポートします。
トレーニング サンプル ラベルの編集	既存のトレーニング サンプル ラベルを編集します。 スキーマに複数のラベルが含まれている場合、既存のサンプル ラベルを切り替えることができます。
トレーニング サンプルの確認	収集されたサンプルを確認し、ダッシュボード インターフェイスでトレーニング サンプル収集の進行状況を確認します。 作業単位を個別に確認します。 マップまたはテーブル ビューにサンプルを表示します。
画像チップの管理	承認済みのトレーニング サンプルをモデル トレーニング用の画像チップとしてエクスポートします。 Deep Learning Studio の外で作成されたトレーニング サンプルを登録します。 Deep Learning Studio で作成されたラベル付き画像チップのレコードを管理します。 エクスポートされたラベル付き画像チップをリストに表示します。 画像チップの例を表示してプロセスを確認します。
ラベル スキーマの管理	スキーマにラベルを追加します。 他の Deep Learning Studio プロジェクトからラベル スキーマをインポートします。 既存のラベルを編集または名前変更します。
手順の URL の編集	ラベル作成に関する手順の Web サイトを追加します。

注意:

ラベル スキーマに従ってトレーニング サンプルにラベルが付けられ、それらのトレーニング サンプルから画像チップが作成されたときにラベルが引き継がれます。