バッチ学習
ツール→バッチ学習を使用して、画像フォルダを学習してください。
画像フォルダを学習するには、以下の手順に従ってください。
- ツール→バッチ学習をクリックします。
- 学習する画像フォルダを選択するには、参照ボタンをクリックします。画像フォルダを選択した後に、選択をクリックします。
- ROIを描くをクリックして、学習するサンプルの周りにROIを選択します。
メモ ROIが学習するサンプルをすべての画像フォルダで含んでいることを確認してください。 メモ 画像内でROIを選択しない場合、一番大きいサンプルが学習されます。 - 追加するサンプルのラベルを指定します。
- フォルダ内のすべての画像が同じクラスの場合、すべてのサンプルに同じラベルを使用オプションを有効にして、クラスラベル制御器にラベルを入力します。
- 画像のクラスが異なる場合は、サンプルのラベルを指定するファイルを使用オプションを有効にして、各画像のラベルを個別に指定します。参照ボタンをクリックして、ラベルファイルパスを選択します。このファイルは、各画像の対応するラベルを含む区切りテキストファイルです。区切り文字は、画像名をラベルと切り離します。
- 学習をクリックしてフォルダにあるすべての画像内のサンプルを学習します。学習処理は、サンプルの学習と分類をします。
ダイアログボックスには、バッチ学習の結果が表示されます。最初のタブには、各サンプルのラベルとスコア、そして適切に分類されたかどうかが表示されます。2番目のタブには、各スコア値に各サンプル数を示すスコアのヒストグラムが表示されます。3番目のタブには、各クラスのサンプル数、標準偏差、精度、および予測値が表示されます。4番目のタブには、分類分布が表示されます。最後のタブには、各クラスから他の各クラスまでの平均距離が表示されます。