Azure Custom Visionの精度を上げてみる

はじめに

Custom Visionで精度を上げてみたいと思います。

前回利用したプロジェクトをそのまま利用したいと思います。

技術的な何か。

Azure Custom Visionで画像分類してみる

🕒️2022年8月4日

はじめにCustom Visionを利用して画像分類して遊んでみたいと思います。今回は、豚肉、牛肉、羊肉を分類してみたいと思います。Custom VisionCustom Visionを使い始めるのは簡単です。下記よりサインインします。サインイン後にプロジェクトを作成します。必要事項を入力します。DomainはGeneralで問題ないです。以上で準備は完了です。次に分類する画像を学習させます。写真にタグ付け次に画像分類のために学習させます。butaとタグをつけて学習させます。たまに失敗します。同様にgyuとhitsujiを登録します。登録後に学習させます。T...

精度を上げる

前回はクイックスタートで学習をしました。

数分で終わります。それぞれ指標を確認することができます。残念ながら素人です。数値が高ければよい程度にしかわかりません。

• Precision ： 適合率
  This number will tell you: if a tag is predicted by your model, how likely is that to be right?
  この数値は、「あるタグがモデルによって予測された場合、それが正しい可能性はどの程度か」ということを教えてくれるものです。
• Recall ： 再現率
  This number will tell you: out of the tags which should be predicted correctly, what percentage did your model correctly find?
  この数値は、「正しく予測されるはずのタグのうち、モデルが正しく見つけたのは何パーセントか」を示しています。
• AP ： 平均適合率
  A measure of the model performance, summaries the precision and recall at different threshold.
  モデルの性能を表す指標で、異なる閾値における精度と再現率をまとめたものである。

なにかいまいちですね。例えば次の画像ですが羊肉ですが、牛肉に判定されています。

次に、アドバンストレーニングを行います。

学習結果は全て100%になりました。

同様に羊肉で確認してみます。

ほぼ羊肉として判定されています。

まとめ

Custom Visionでは判定の精度を上げることができます。素人にも分かりやすいですね。