「オブジェクト検出モデルの作成と管理」

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AIモデルは、AI Modelerとして再命名され、アプリケーション全体で使用できるモデルを構築、トレーニング、公開できるようになりました。この改良前にモデルを作成した場合は、こちらをクリックして詳細をご覧ください。

このページでは、次を見ていきます。

オブジェクト検出モデルの構築

トレーニングデータの追加 - モデルを訓練するためのデータセットを追加する

モデルの概要

i) モデルを訓練する - カスタムモデルを訓練するため

iI) モデルのテストモデルの性能をテストするために

オブジェクト検出モデルの管理

i) モデルを公開して利用する - アプリケーションにモデルを展開する

ステップ1：オブジェクト検出モデルの作成

Creator の DEVELOP セクション内の Microservices へナビゲートしてください。ホームページで、すべてのマイクロサービスが表示されます。

オブジェクト検出モデルを作成する :

初めてAIモデルを作成する場合は、Microservicesページの中央にある + Create New ボタンをクリックしてください。
既にAIモデルを作成している場合は、右上の「 新規作成 ボタンをクリックします。マイクロサービスの ページ です。

here to open the help guide.クリックこちらをクリックしてヘルプガイドを開きます。その 作成する ボタンを AIモデル カードを使用します。 AIモデル ホームページには2つのモデルタイプが含まれています - カスタム ユーザーのニーズに応じて構築できるモデルと 準備完了 アプリケーションにすぐに展開できるモデル。
注意 : ユーザーはカスタムモデルと準備済みのオブジェクト検出モデルの両方を作成することができます。モデルの種類について詳しくは、こちらを参照してください。

クリックしてください： オブジェクト検出 カードは、 カスタムモデルを構築 セクションの下にあります AIモデラー ページです。
入力あ モデル名 そしてクリックしてください モデルの作成. そして 訓練データの追加 画面が表示されます。
注意: モデル名は、１０文字を超えてはなりません。 30 文字 長さ。

ステップ2：トレーニングデータを追加する

トレーニングデータとは、オブジェクト検出モデルがデータパターンを分析し、解釈を行い、学習を行い、オブジェクトを検出するために使用される初期データセットです。モデルをトレーニングする必要があります。これにより、モデルは入力情報を正しく認識し、提供された情報に基づいて正確な決定を下すことができます。これにより、モデルが意図されたように機能することを確実にします。オブジェクト検出モデルには、検出する必要のあるオブジェクトの画像のセットをモデルのトレーニングデータとしてアップロードする必要があります。

クリック + 新しいオブジェクトを追加 をクリックしてオブジェクトフォルダーを作成することができます。また、「インポートからフォルダー」をクリックすることで、.zipフォルダーから画像をインポートすることもできます。 インポートからフォルダー .

すばやく開始し、オブジェクト検出モデルの可能性を探るために、サンプルデータをダウンロードしてモデルを構築することができます。
注意 : このサンプルデータは、最初にオブジェクト検出モデルを作成するときにのみ利用できます。

オブジェクトの名前を、表示された「新しいオブジェクト」のポップアップに入力し、「作成」をクリックします。これが、入力画像からオブジェクトを検出した際に表示されるフォルダの名前です。
注意 :

オブジェクトフォルダの名前は 30 文字 を超えてはいけません。
フォルダから画像をアップロードした場合、フォルダ名がオブジェクト名として使用されます。アップロードする前に、フォルダに適切な名前を付けてください。

ダブルクリックすると、新しく作成されたオブジェクトフォルダにサンプル画像が追加されます。

クリック 画像のアップロード 同じオブジェクトのさまざまな角度の画像を追加します。
注意 :

A 各オブジェクトには最低10枚の画像をアップロードする必要があります。
互換性のある画像フォーマットは、JPG、PNG、およびTIFです。
各画像のファイルサイズは最大5MBまでです。
詳細な画像ガイドラインについては、こちらをクリックしてください。

クリックして 画像を追加 より、複数の画像を一度にアップロードすることができます。ドラッグ＆ドロップまたは.zipフォルダとしてアップロードすることもできます。
.zipフォルダに対応している画像フォーマットは、JPG、PNG、TIFです。

あなたは、「すべて選択」ラジオボタンをクリックするか、個別に画像を選択して「削除」をクリックして画像を削除することができます。
クリックして完了します。オブジェクトフォルダが作成されます。
追加のオブジェクト（フォルダー）を追加するには、 「+ 新規オブジェクトを追加」 または フォルダーからインポート ドロップダウンを使用して、右上隅の 「トレーニングデータの追加」 画面に追加できます。。

フォルダを選択してリネームまたは削除します。上の画像を参照して 全てを選択 して リネーム または 全てのオブジェクトフォルダを削除
次をクリックしてください。モデルの概要 画面が開きます。

ステップ3：モデルの概要を検証し、モデルを訓練およびテストする

訓練データを追加した後、モデルの詳細（モデル名、モデルタイプ、モデルサイズ、および合計サイズ）を確認することができます。変更を加える必要がある場合は、それを行うために戻ることができます。そうでない場合は、モデルをトレーニングすることができます。

モデルを訓練する
モデルの詳細を表示して管理する
モデルをテストする

モデルのトレーニング

オブジェクト検出モデルをアプリケーションで実際に使用する前に、それを望むように訓練する必要があります。

モデルの詳細を確認して、「戻る」をクリックして、必要な変更を行ってください。モデル名を変更したり、追加の画像をアップロードしたり、不要な画像を削除したりできます。

必要な変更を行ったら、 「モデルを訓練する」 をクリックしてください。
注意 : モデルの訓練には時間がかかる場合がありますので、ページを開いたまま待つか、ページを閉じて後で戻ってきてください。

モデルの詳細を表示および管理

トレーニングが完了した後、ユーザーはモデルの状態（ トレーニング済み、失敗、ドラフト）、モデルの種類、作成日、更新日、その他の詳細を以下に示します。 を閲覧することができます。

オブジェクト検出モデルを構築し、トレーニングする前にページを終了すると、モデルの状態が「下書き」に設定されます。
データ不足やネットワーク障害などにより、モデルのトレーニングに失敗する可能性があります。

モデルの詳細
バージョンの詳細
モデルの展開

モデルの詳細

このセクションでは、モデルの現在のバージョンと追加されたオブジェクトの名前を確認できます。

バージョンの詳細

このセクションでは、モデルのバージョン数、現在実行中のバージョン、モデル作成日、オブジェクトとその画像の数を表示することができます。

注：新しいモデルのバージョンを作成するには、こちらをクリックしてご覧ください。

モデルの展開

このセクションでは、App Name、Form Name、およびField Namesを確認して、モデルがデプロイされている環境を閲覧することができます。また、異なる環境間でフィルタリングを行うこともできます。環境を確認して、モデルがデプロイされている環境を確認してください。

テストモデル

トレーニング後、アプリケーションのいずれかにデプロイする前にモデルの信頼性をテストすることができます。これにより、モデルがテストオブジェクトを良好な/高い信頼性  スコアで正確に識別できることを確認します。

クリック テストモデル を、モデルが正常にトレーニングされた後に表示されるページの右上にあります。これにより、モデルの精度を公開する前にテストすることができます。

テストモデルポップアップが表示されます。トレーニングデータとして追加したオブジェクトの画像をアップロードしてください。モデルはオブジェクトを検出し、右側のポップアップの下に「モデル出力」という項目に名前を表示します。注意 : モデルがテスト画像を検出しない場合は、モデルの性能を改善するために、こちらを参照してください。こちら。

テストモデルを実行すると、識別されたオブジェクトの名前と、信頼性スコアが一緒に表示されます。

もし信頼スコアが高い場合、モデルを公開することができます。
もし確信度が高ければ、追加の画像でモデルを再学習することができます。
もし信頼スコアが低い場合、トレーニングデータの不一致（不十分な画像など）を確認し、必要な変更を行い、モデルを再度トレーニングする必要があります。

物体検出モデルの管理

モデルをトレーニングした後、アプリケーションでデプロイできるように公開する必要があります。

注意 : 一旦公開されると、モデルを非公開にすることはできません。モデルを変更して再度トレーニングすることはできます。

モデルの再学習
モデルの公開
モデルの使用

モデルの再学習

追加の画像でモデルを再訓練し、不利な画像を取り除くことで、モデルはより正確に画像を検出することができます。モデルの効率性を再検討することで、モデルをビジネスの観点に特化して調整することができます。

注意 : 我々はモデルを定期的に再訓練することをお勧めします。これにより、オブジェクト検出モデルの信頼性と精度を向上させることができます。

ページの右上隅にある 三つドットのエリプシス をクリックしてください。
クリック 再訓練 で、モデルを再度訓練します。新しいバージョンが作成され、「バージョン詳細」の下にリストされます。 バージョン詳細 。
クリックして編集してモデルを変更します。これらの変更には、モデル名、オブジェクトフォルダ名の変更、画像の追加/削除などが含まれます。これらの変更を反映させるには、トレーニングモデルを再度行う必要があります。
クリック 名前の変更 をクリックして、モデルの名前を編集します。ポップアップが表示されますので、モデルの名前を編集して、クリック 名前の変更 をします。
クリック削除をクリックして、モデルを削除します。
注意 :

アプリケーションのいずれかに展開されたモデルを削除すると、それらのアプリケーションでの展開が削除されます。この操作は元に戻すことはできません。
削除後、追加されたフィールド（モデル入力および出力フィールド）は、それぞれのモデルが展開された形で残ります。オブジェクト検出モデルからの過去のデータは、フォームからそれらのフィールドが削除されるまで残ります。
現在使用中のモデルのバージョンを削除することはできません。代わりに、バージョンを切り替えてから、そのモデルバージョンを削除することができます。

ステップ4：モデルを公開して使用する

公開モデル

モデルを訓練してテストした後、それを公開してユーザーがオブジェクトを検出できるようにすることができます。

クリックして モデルを公開 右上の角にあります。
クリック公開画面に表示される「公開」ポップアップをクリックしてください。

注：モデルを公開した後は、元に戻すことはできません。

モデルの使用

モデルを公開した後、 「モデルを使用」 をポップアップで表示されたり、ページの右上にあるコーナーからクリックすることができます。
ドロップダウンリストから、 アプリケーション名 と フォーム名 を選択し、 使用モデル ポップアップが表示されたら、「 使用モデル 」をクリックしてください。
ユーザーは、モデルを展開するために選択したアプリケーションのフォームビルダーにリダイレクトされます。
オブジェクト検出ポップアップが表示され、 モデル入力 画面が開きます。
備考：トレーニング済みのモデルは、 モデル選択 セクションですでに選択されています。オブジェクト検出モードを使いやすくするために、モデルを選択できます。
モデル入力 セクションで、ドロップダウンメニューから元のフィールドを選択し、「次へ」をクリックしてください。 。
注意 :
現在、ソースフィールドとしては画像フィールドのみを追加できます。そのため、フォーム内で利用可能な画像タイプのフィールドのみがソースフィールドの選択肢としてリストされます。
選択したフォームに画像フィールドがない場合、オブジェクト検出モデルを展開するために最初に1つ作成する必要があります。

デフォルトでは、モデル名がフィールド名として表示されます。編集することができます。 フィールド名 フィールドタイプを選択します（ 単一行 または 複数行 ) について モデル出力 フィールド。
注意 : フィールド名は、２０文字を超えることはできません。 30 文字 の長さです。