プロジェクトにあるデータを用いてモデルの学習ができます。ワークスペースのモデル開発権限が必要です。
ヘッダーの[モデル]をクリックし、左サイドメニューで[学習]をクリックすると、学習ページに遷移します。
[学習を実行]をクリックすると、学習実行時の条件を指定するページに遷移します。ここでは、学習するベースとなるモデルや、学習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。データセットを指定して学習することも可能です。
現在学習のベースモデルとして利用できるのは以下のモデルです。
| 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 s - 汎用 | 物体検出 |
| YOLOX m - 汎用 | 物体検出 |
| YOLOX l - 汎用 | 物体検出 |
| MASK RCNN R50 FPN - 汎用 | インスタンスセグメンテーション |
| 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 |
| Segment Anything High Quality - 汎用 | セマンティックセグメンテーション |
| VGG16 - 汎用 | 画像分類 |
| KEYPOINT RCNN R50 FPN - 汎用 | 姿勢推定 |
| Easy OCR 日本語 - 汎用 | AI - OCR |
| FastLabel Point Estimation - 汎用 | ポイント推定 |
| FastLabel Object Tracking - 汎用 | 物体追跡 |
| FastLabel Person Pose Tracking -汎用 | 姿勢追跡 |
| Bert Base Uncased - 汎用 | テキスト分類 |
| BERT NER - 汎用（日本語） | 固有表現抽出 |
| OpenPCDet - 汎用 | 3D物体検出 |
汎用条件を指定したら、[学習を実行]をクリックし、表示されたダイアログの内容を確認して再度[学習を実行]をクリックします。
学習が完了すると、ステータスが完了に変更され、mAPや学習時間などが表示されます。
対応プロジェクト：画像 - 矩形、連続画像 - 矩形
モデル学習の対象となるアノテーションクラスは矩形が利用できます。設定されている属性は学習に影響しません。
