トレーニングツール インターフェース紹介
ブラウザ上でデータ準備からトレーニング進捗まで一気通貫でできる装置開発行っています。エッジ用のnanoモデルからCUDA必須のモデルまで作成可能です。
開発中画面イメージ
画面の主な機能
- データ入力（ドラッグ＆ドロップ）
ZIP／画像ファイルをドロップしてアップロード。自動でデータセット準備が始まります。 - 学習数設定
100～3000 の範囲でエポック数を指定します。 - モデルタイプ選択
nano／tiny／middle の３サイズを選択可能。 - データ拡張
MixUp や Mosaic などの学習時拡張をオン／オフ切替。 - 準備ボタン
選択モデルの設定ファイルをコピー＆編集し、学習準備を実行。 - 実行ボタン
バックグラウンドでトレーニングを開始。 - キャンセルボタン
実行中のトレーニングを停止し、一時ファイルを削除。
トレーニング進捗グラフ
以下の４つの指標をエポックごとにモニタリング：
- Total Loss：全体の損失。学習が進むほど低下します。
- IoU Loss：検出ボックスの重なり誤差。
- Confidence Loss：物体有無予測の信頼度誤差。
- Learning Rate：学習率の推移（右軸）。ウォームアップ後にスケジュールで変動。
