モダン物体検出¶
通常の水平矩形ボックス、物体クラス、信頼度を出力するタスクに適します。検出用のプリセット重みと通常ボックスのラベル付きデータセットを選択してください。
- モデルの重みとデータセットルートを選択します。
- 単一入力サイズ、バッチサイズ、エポック数、デバイスなどの共通パラメーターを設定します。
- タスクに合わせて回転、反転、平行移動、スケール、Mosaic を調整します。コピー＆ペーストと背景消去にはアノテーションを保護する適用処理を使用します。詳しい動作は共通パラメーターのページを参照してください。
- 学習損失と、検証で得られた Precision、Recall、mAP などの実測指標を確認します。エンジンが実際に返した値のみを表示し、学習損失から正解率を推定することはありません。
- 終了後、実験の
weightsにあるチェックポイント、ONNX、配備用クラス設定を確認します。推論とエクスポートを参照してください。
既定値は入力サイズ 640、最大エポック数 1000、バッチサイズ 16、workers 8、patience 100、オプティマイザー auto です。正確な範囲と各拡張の初期値はパラメーター一覧を参照してください。