９よくある質問集

AI現場学習アプリケーションにおけるFAQの情報についてお知らせいたします。
本アプリケーションご使用時は、設置条件および学習用画像の集め方によって取得できる検知精度が大きく左右されますので、事前の現場確認を行ったうえで、設置することをお勧めします。
詳細につきましては、設置業者様または販売店様へご確認ください。

9.1本アプリケーション全般について


No.	質問	回答
1	AI現場学習アプリケーションを使用できるカメラは？	対象のカメラは、以下のURLを参照してください。 →機器互換 <C0103>
2	学習すれば何でも検知できるようになりますか？	現場学習機能の検知性能は学習結果やご使用される環境に依存します。完璧な検知性能が求められるユースケースでの使用には適していません。設置現場での動作確認を十分にされた上でご使用下さい。なお、弊社は検知性能について一切保証しておりません。
3	現場学習に、向き・不向きなものはありますか？	輪郭がはっきりした物体(フォークリフトなどの特殊車両、特定の種類の動物など)が現場学習には適しています。逆に、形が不定なもの（炎、煙、雨など）は、適していません。
4	学習しなくても、いろんなものを検知する学習モデルを最初から用意してもらえませんか？	どんな背景・画角でも検知できるモデルを作成するには、大量の画像が必要となります。現場学習のメリットは実際に検知させる現場の画像で学習させられるため、少量の学習画像で高い検知精度が得られることです。

9.2学習について


No.	質問	回答
1	何枚くらい学習させる必要がありますか？	学習には10～200枚の画像を使用できます。映り方の変化が少ない物体では、10枚で十分な性能が得られる場合もあります。映り方の変化(大きさ・向きによる見え方の変化・学習用の枠内の背景の割合・明るさの変化を含む色)が大きい場合、学習する画像枚数を増やすことで、検知されやすくなります。
2	録画映像からも現場学習できますか？	はい、JPEGまたはPNG形式の静止画に事前に変換することで、学習用画像として使用できます。詳細は、下記をご確認ください。 →3.2.3　PC内の画像ファイルを保存
3	設置したカメラ以外の画像でも学習できますか？	他のカメラの画像でも学習できますが、精度は現場のカメラの画像を利用したほうが良いです。
4	学習用の枠を設定するのが大変です。簡単な方法はありませんか？	誤検知改善・検知漏れ改善の場合、人物・車・二輪車の検知枠を自動的に設定する機能があります。詳細は、下記をご確認ください。 →3.3　学習用の枠を設定して学習を実行する
5	学習用の枠を設定する際のコツはありますか？	・対象の物体には全て枠をつけてください・背景をできるだけ含まないように枠をつけてください学習用の枠設定画面にもヒントを掲載しています。
6	学習にはSDカードが必要ですか？	カメラの内蔵メモリに保存されますので、SDカードは不要です。
7	学習データ拡張は、どんな時に使いますか？	実環境で、暗い環境や逆向きの画像等を収集できない場合に、自動的に学習用画像のバリエーションを増やすことができます。詳細は、下記をご確認ください。 →4.3　学習詳細設定
8	カメラ交換時は、学習をやり直す必要がありますか？	学習モデルをダウンロードしておき、交換後のカメラに学習モデルをアップロードすることで、カメラ交換前の学習モデルをそのままご使用いただけます。詳細は、下記をご確認ください。 →4.8　メンテナンス

9.3検知について


No.	質問	回答
1	学習したものが検知されません。	スコア閾値を調整してください。特定の映り方の時に検知しづらい場合は、その映り方の画像を学習に追加してください。
2	学習したもの以外を誤検知してしまいます。	スコア閾値を調整してください。また、誤検知しやすいものが映った画像を学習に追加することで、改善する場合があります。ガイダンスウインドウにも学習のヒントを掲載しています。
3	検知できるサイズは？	下記を参照してください。 →1.3　カメラの設置条件
4	カラー画像でしか学習していないが、白黒映像でも検知できますか？	白黒映像でも検知できる場合はありますが、検知されにくい場合、白黒画像も学習に追加するか、[学習データ拡張]で[白黒画像]を選択することで、改善する場合があります。
5	学習した物体と異なる色でも検知できますか？逆に学習した色だけを検知されられますか？	色が違っても検知できる場合はありますが、[色の区別をしない]を有効にして学習することで、異なる色でもより検知されやすくなります。学習した色だけを検知したい場合、[色の区別をしない]を無効にして学習してください。詳細は、下記をご確認ください。 →4.3　学習詳細設定
6	学習モデルを他のカメラでも使用できますか？	できます。ただし、コピー先のカメラでの検出精度は映り方次第です。学習した画像と映り方が似ている場合、検知ができる場合もありますが、検知性能を高めるためには、それぞれのカメラで撮影した画像を学習に追加することを推奨します。

9.4フォークリフトの現場学習について

ここでは具体例として、フォークリフトを新規検知オブジェクトとして学習させる際のFAQについてお知らせします。


No.	質問	回答
1	フォークリフト全体が映っている必要がありますか？	フォークリフト全体が映っている画像を収集してください。
2	荷物でフォークリフトが隠れている場合、どのように学習すればよいですか？	荷物で隠れている範囲が少ない場合、荷物以外(フォークリフトの車体のみ)に学習用の枠をつけることで、荷物の影響を受けにくくなります。荷物で隠れている範囲が広い場合、荷物を含むフォークリフト全体に学習用の枠をつけてください。
3	横向きだけでなく、前向き・後ろ向きのフォークリフトも学習させる必要がありますか？	検知したい向きの画像を学習させる必要があります。
4	メーカーの違うフォークリフトは両方学習させる必要がありますか？	形が似ていれば認識できる可能性が高いですが、形が異なるものはそれぞれ学習させる必要があります。
5	カウンター式・リーチ式をそれぞれ学習させた方がよいですか？	それぞれ、別のオブジェクトとして学習させた方が良いです。