DeepSkyの検査精度を向上させるには（アノテーション編）
スカイロジックの鈴木です。
前回に引き続き、DeepSkyの精度を向上させるための設定のコツについてです。
今回はアノテーションに関する情報を紹介いたします。
アノテーションは検出精度に関係する重要な設定のひとつですので、是非参考にしていただければと思います。
前回に引き続き、DeepSkyの精度を向上させるための設定のコツについてです。
今回はアノテーションに関する情報を紹介いたします。
アノテーションは検出精度に関係する重要な設定のひとつですので、是非参考にしていただければと思います。
Q. ラベルをまとめるか、それとも細かく分けるか
複数の検出対象（キズ・ヨゴレ・ダコンなど）があるときに、アノテーションのラベルを「欠陥」と全て同じ名前で
登録するか、「キズ・ヨゴレ・ダコン」と形状ごとにラベルを分けて登録するといった2パターンがあります。
DeepSkyはラベルが少ない方が検出結果は向上する傾向があるので、なるべく同じラベルで登録する方が良いです。
ただ、どの欠陥が検出されたか知る必要がある場合は形状ごとにラベルを分ける必要があります。
この時に、キズを間違えてヨゴレで登録すると学習時に整合性が無くなってしまい、上手く学習できないケースがあります。
そのため、アノテーションは間違い、見落としが無いように慎重に行う必要があります。
登録するか、「キズ・ヨゴレ・ダコン」と形状ごとにラベルを分けて登録するといった2パターンがあります。
DeepSkyはラベルが少ない方が検出結果は向上する傾向があるので、なるべく同じラベルで登録する方が良いです。
ただ、どの欠陥が検出されたか知る必要がある場合は形状ごとにラベルを分ける必要があります。
この時に、キズを間違えてヨゴレで登録すると学習時に整合性が無くなってしまい、上手く学習できないケースがあります。
そのため、アノテーションは間違い、見落としが無いように慎重に行う必要があります。
Q. 色の違う異なる部品をひとまとめにしたとき
「部品の形状は関係なく色だけで判断すべき」ということをDSは学習できるのか？
形状ではなく色でも同じことが言えます。
異なる形状で異なる色の部品があったときに、形状は無視して色だけを学習させることができます。
異なる形状であっても、赤は赤、青は青といったように同じラベルで登録することで
「部品の形状は関係なく色だけで判断すべき」という事を学習させることができます。
ただ、「赤の部品A・赤の部品B・青の部品C・青の部品D」といったように
色と形状で細分化して検出させる必要がある場合は、それぞれ分けてラベルを登録する必要があります。
異なる形状で異なる色の部品があったときに、形状は無視して色だけを学習させることができます。
異なる形状であっても、赤は赤、青は青といったように同じラベルで登録することで
「部品の形状は関係なく色だけで判断すべき」という事を学習させることができます。
ただ、「赤の部品A・赤の部品B・青の部品C・青の部品D」といったように
色と形状で細分化して検出させる必要がある場合は、それぞれ分けてラベルを登録する必要があります。