モデルの評価ができます。ワークスペースのモデル開発権限が必要です。

評価ページを開く

ヘッダーの[モデル]をクリックし、左サイドメニューで[評価]をクリックすると、評価ページに遷移します。

https://files.readme.io/206d44c-_2023-03-28_15.54.35.png

モデルを評価する

評価ページ内の[評価を実行]をクリックすると、評価実行時の条件を指定するダイアログが表示されます。ここでは、評価を行うベースとなるモデルや、評価対象のタスクを絞り込むためのプロジェクトやタスクステータスなどを選択できます。

条件を指定したら、[評価を実行]をクリックします。

https://files.readme.io/aeaff4d-_2023-03-28_15.54.46.png

対応モデル

現在評価に利用できるのは以下のビルトインモデルおよび、同じベースのカスタムモデルになります。

モデル タイプ
FastLabel Object Detection High Accuracy - 汎用 物体検出
FastLabel Object Detection Light - 汎用 物体検出
YOLOX - 汎用 物体検出
FCN ResNet-101 - 汎用 セマンティックセグメンテーション
U-Net - 汎用 セマンティックセグメンテーション
KEYPOINT RCNN R50 FPN - 汎用 姿勢推定
VGG16 - 汎用 画像分類

カスタムイメージ

カスタムイメージで評価を行うことができます。フォーマットについてはこちらをご参照ください。

評価結果を確認する

評価が完了すると、評価履歴一覧上でステータスが完了に変更されます。[No.]列の数字をクリックすることで、評価結果の詳細ページに移動します。

https://files.readme.io/9b7dce4-_2023-03-28_15.55.02.png

「Precision(適合率)」や「Recall(再現率)」といった指標や、混同行列を用いた評価結果を確認できます。

https://files.readme.io/a53533f-_2023-03-28_15.55.10.png

[評価結果をダウンロード]からは、評価結果の指標などの他、ビジュアライズされた画像も出力できます。