セットに無作為に分割します。イメージの数が次のようになります。ネットワークを作成します。用途に最適なネットワークを選択することは、経験的解析が必要であり、別のレベルのハイパーパラメーター調整です。アーキテクチャを試すことができます。内のクラスはバランスがとれていません。学習を改善するために、クラスの重み付けを使用してクラスのバランスを調整することができます。ラベルのカウントを使用して、中央頻度クラスの重みを計算します。使用してクラスの重みを指定します。使用されるハイパーパラメーターを指定します。...学習率には区分的なスケジュールが使用されます。これにより、ネットワークはより高い初期学習率で高速に学習することができる一方で、学習率が低下すると、局所的最適値に近い解を求めることができます。パラメーターを設定することによって、すべてのエポックで検証データに対してネットワークのテストが行われます。設定されており、検証精度が収束すると学習が早期に停止します。これにより、学習データセットに対するネットワークの過適合を防ぎます。使用して、学習中のメモリ使用量を削減します。メモリの量に応じて増減させることができます。一時的な場所に設定されています。チェックポイントを保存できます。システム障害や停電で学習が中断された場合に、保存したチェックポイントから学習を再開できます。チェックポイントを保存するのに十分なスペースがあることを確認します。ディスク領域が必要です。データ拡張データ拡張はネットワークの精度を高めるのに役立つため、学習中にネットワークに対してより多くの例を提供するために使用されます。平行移動が使用されます。この他にいくつかのタイプのデータ拡張をサポートします。それらの中から選択することは、経験的解析が必要であり、別のレベルのハイパーパラメーター調整です。使用して学習データとデータ拡張の選択を組み合わせます。学習データのバッチを読み取り、データ拡張を適用し、拡張されたデータを学習アルゴリズムに送信します。使用して学習を開始します。ない場合は、事前学習済みのネットワークを読み込みます。メモリがこれより少ない場合、メモリ不足が発生する可能性があります。設定してみてください。ハードウェアによっては、さらに時間がかかる場合があります。イメージ上で学習済みのネットワークを実行します。net);結果を表示します。トゥルースを比較します。トゥルースと異なる領域を強調表示しています。セグメンテーションの結果は適切にオーバーラップしてます。歩行者や車のような小さいオブジェクトはそれほど正確ではありません。メトリクスを使用して測定できます。メトリクスでは視覚的な結果を確認できます。スコアは高く、一方で歩行者や自動車などのクラスのスコアは低くなります。スコアなどがあります。使用して、イメージのセグメント化中のメモリ使用量を削減します。メモリの量に応じて増減させることができます。オブジェクトとして返します。パラメーターで指定された場所にあるディスクに書き込まれます。メトリクスを測定します。イメージに関するさまざまなメトリクスを返します。パフォーマンスに関する大まかな概要を示します。使用してクラスごとのメトリクスを検査します。クラスと同じようにうまくセグメント化されていないことを示しています。少数しか存在しないクラスのサンプルが多く含まれているデータが追加されることで、結果が改善する可能性があります。ファイルとして添付されています。コマンドを実行するリンクがクリックされました。ブラウザーでは動作しません。ウィンドウに以下を入力すると、このコマンドを実行できます。scienceMathWorksはエンジニアや研究者向け数値解析ソフトウェアのリーディングカンパニーです。