ReNom IMGの使い方

このチュートリアルは、モデルの構築方法と評価方法を説明します。

モデルの構築方法

これがReNom IMGのホーム画面です。学習モデルを構築するためには、"+Add New Model "ボタンをクリックします。

パラメーターの設定方法

Modelのパラメーター設定画面に移ります。初期設定値は、 YOLO(You Look Only Once)の推奨パラメーター値に設定しています。詳細は 、 YOLOチュートリアルをご確認ください。CNN Architecture"では使用するアルゴリズムを選びます。ベータ版では、"YOLO"のみなので、"YOLO"を選択します。 YOLOでは、画像をグリッドセルとして扱いますが、"Horizontal Cell"と"Vertical Cell"は、元の画像に対し、縦方向と横方向にそれぞれいくつセルを置くかを示し、"Bounding Box"は、各セルがいくつのバウンディングボックスを出力するかを示しています。

各パラメーターを設定したら、最後に"RUN"を押下し、学習を始めます。

各パラメータでは以下の内容を設定できます。

Horizontal Cell:元の画像を横方向に何個のセルに分けるか

Vertical Cell:元の画像を縦方向に何個のセルに分けるか

Bounding Box:一つのセルあたり何個のバウンディングボックスを設置させるか

Image Width:元画像の幅を何ピクセルに設定するか

Image Height:元画像の高さを何ピクセルに設定するか

Total Epoch:学習回数

Batch Size:一回の学習で何個のデータを抽出するか

Seed:乱数を与える初期値