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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。

Azure Custom Visionで画像分類してみる - 技術的な何か。
Azure Custom Visionで画像分類してみる - 技術的な何か。

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 Vision Custom Visionを使い始

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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。

 

 

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