Custom Visionの使用方法
Custom Visionプロジェクトを作成する: https://customvision.aiにアクセスし、Microsoftアカウントでサインインします。新しいプロジェクトを作成し、適切なプロジェクトタイプ（分類またはオブジェクト検出）とドメインを選択します。
画像をアップロードしてタグ付けする: プロジェクトにトレーニング画像のセットをアップロードします。分類の場合、各画像にタグを追加します。オブジェクト検出の場合、オブジェクトの周りに境界ボックスを描画してラベル付けします。
モデルをトレーニングする: Trainボタンをクリックして、アップロードおよびタグ付けされた画像でカスタムビジョンモデルをトレーニングします。Custom Visionは、データに基づいてモデルを作成するために機械学習を使用します。
モデルの性能を評価する: 精度や再現率などのモデルの性能指標を確認します。新しい画像をアップロードしてモデルの予測性能をテストします。
モデルを改善する: 性能が低かったタグ/オブジェクトに特に焦点を当てて、より多くのトレーニング画像を追加します。モデルの精度を向上させるために再トレーニングします。
モデルを公開する: モデルの性能に満足したら、REST APIを介して呼び出すことができる予測エンドポイントを取得するために公開します。
モデルを使用する: 予測エンドポイントにAPIコールを行うことで、公開されたモデルをアプリケーションに統合し、新しい画像の分類やオブジェクトの検出を行います。
Custom Visionのよくある質問
Custom Visionは、シンプルなWeb UIまたはAPIを使用して、カスタム画像分類およびオブジェクト検出モデルの構築、展開、改善を可能にするAzure AIサービスです。これにより、機械学習の専門知識がなくても、画像内の特定のコンテンツを認識するようにモデルをトレーニングできます。
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