バージョンアップでは、画像サイズ・検査エリアサイズ調整機能、単調画像のスイープ機能、ラベル毎の正解率・再現率表示などの機能拡張の他、NVIDIAのGPU GeForce RTX30シリーズに対応しました。
画像の大きさをリサイズしたり、検査エリア(アノテーション)のサイズを変更できるサイズ調整機能を追加しました。
画像の大きさ、検査エリアのサイズを適切に設定することで、精度向上/検査速度向上が期待できます。
![画像・アノテーションのサイズ調整](https://roxy-ai.jp/wp-content/uploads/2021/04/b6027824e36a7e8fc683b6b8c0713ccc.png)
学習への寄与が小さいと考えられる、単調な画像を取り除くスイープ機能を追加しました。
単調な画像を削減し、学習したい特徴を持つ画像の割合を相対的に増やすことで、効率よく学習できます。
![単調画像を取り除くスイープ機能](https://roxy-ai.jp/wp-content/uploads/2021/04/0b0253b43152b896658380750fbdb27c.png)
複数のラベル(不良の種別)がある場合、ラベルごとに正解率・再現率グラフを表示できるようになりました。
ラベルごとの正解率・再現率グラフを見ることで、AIが苦手な不良の種別に注力して精度を上げることができます。
![ラベル毎の閾値設定](https://roxy-ai.jp/wp-content/uploads/2021/04/a5c23f2bd73ba43d7c66d30f1d076c07.png)
閾値を変更すると、正解率・再現率がどのように変化するかをリアルタイムで確認でき、
検出結果の画像数を表す評価サマリを表示できます。
閾値を変更することで、検出漏れや過検出などがどのように変化するのかを、具体的に把握できます。
![ラベル毎の閾値設定(評価サマリ表示)](https://roxy-ai.jp/wp-content/uploads/2021/04/769c2200f672657ea79268e59c8051d0.png)
その他、NVIDIAのGeForce RTX30シリーズのGPUに対応しました。
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学習ライセンスの主な変更点
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- 画像サイズ・検査エリアのサイズ調整
- 特徴量の少ない単調画像を取り除くスイープ機能
- モデルデータの複製機能
- ラベル毎の正解率・再現率表示と閾値調整
- ベストモデル機能の拡張
- レポート機能の拡張
- NVIDIA GeForce RTX30シリーズへの対応