学習

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注意事項

学習機能はα版です。アップデートに伴い全てのデータが削除される予定です。また、ストレージ連携されたタスクはサポートしていません。

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。

学習を実行する

[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。

学習利用モデル
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。

姿勢推定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。

画像分類（VGG16）

対応プロジェクト：画像 - 分類
モデル学習の対象となるアノテーションクラスの属性にはタイプ : ラジオボックス or セレクトボックスが利用できます。

アノテーションが完了したら、[学習を実行]メニューから、ベースモデルにVGG16 - 汎用を選択、対象となるプロジェクトなど他の項目も入力した後、学習を実行します。

姿勢推定（KEYPOINT RCNN R50 FPN）

対応プロジェクト：画像 - 姿勢推定
モデル学習の対象となるアノテーションクラスは、「矩形あり」である必要があります。また、選択できるアノテーションクラス、及びプロジェクトはそれぞれ1つのみとなります。

AI - OCR（Easy OCR 日本語）

対応プロジェクト：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の属性にはタイプ : テキストが利用できます。
タイプ：テキストの属性が複数設定されている場合には、画面で一番先頭に表示されているものが採用されます。

アノテーションが完了したら、[学習を実行]メニューから、ベースモデルにEasy OCR 日本語 - 汎用を選択、対象となるプロジェクトなど他の項目も入力した後、学習を実行します。

FastLabel Object Tracking - 汎用

対応プロジェクト：動画 - 矩形
動画から10フレームごとに切り出した画像を元に学習を行います。

アノテーションが完了したら、[学習を実行]メニューから、ベースモデルにFastLabel Object Tracking - 汎用を選択、対象となるプロジェクトなど他の項目も入力した後、学習を実行します。

テキスト分類（Bert Base Uncased）

対応プロジェクト：テキスト - 分類
モデル学習の対象となるアノテーションクラスの属性にはタイプ : ラジオボックス or セレクトボックスが利用できます。

アノテーションが完了したら、[学習を実行]メニューから、ベースモデルにBert Base Uncased - 汎用を選択、対象となるプロジェクトなど他の項目も入力した後、学習を実行します。

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学習の詳細を確認する

各学習履歴の[No.]をクリックすると、学習の詳細画面を確認することができます。

学習を実施したプロジェクト、ステータス、タグ、タスク数などを確認することができます。

学習の失敗について

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オンデマンドインスタンスのリソースが不足し、学習に失敗することがあります。これは、FastLabelが学習基盤にAWS SageMakerを用いており、AWS側のキャパシティが不足している状態であるためです。FastLabel側でキャパシティの制御ができないため、しばらく時間をおいて再度実行してください。

学習によって作成されたモデルを確認する

こちらを参考にしてください。