Custom Vision プロジェクトのドメインを選択する
このガイドでは、Custom Vision Service でプロジェクトのドメインを選択する方法について説明します。 ドメインは、プロジェクトを始める場所として使われます。
Custom Vision の Web サイトでアカウントにサインインし、プロジェクトを選びます。 右上にある [設定] アイコンを選びます。 [プロジェクトの設定] ページで、モデル ドメインを選択できます。 自分のユース ケース シナリオに最も近いドメインを選ぶ必要があります。 クライアント ライブラリまたは REST API を通じて Custom Vision にアクセスしている場合は、プロジェクトの作成時にドメイン ID を指定する必要があります。 ドメイン ID の一覧は、Get Domains 要求を使ってを取得できます。 または、次の表を使ってください。
画像分類ドメイン
| [ドメイン] | ID | 目的 |
|---|---|---|
| 全般 | ee85a74c-405e-4adc-bb47-ffa8ca0c9f31 |
さまざまな画像分類タスクに最適化されています。 特定の適切なドメインが他にない場合、またはどのドメインを選べばよいかよくわからない場合は、全般ドメインのいずれかを選んでください。 |
| 全般 [A1] | a8e3c40f-fb4a-466f-832a-5e457ae4a344 |
全般ドメインと同じくらいの推論時間で、精度がより高くなるように最適化されています。 大規模なデータセットまたはより困難なユーザー シナリオの場合に推奨されます。 このドメインでは、より多くのトレーニング時間が必要です。 |
| 全般 [A2] | 2e37d7fb-3a54-486a-b4d6-cfc369af0018 |
全般 [A1] と全般ドメインよりも短い推論時間で、精度がより高くなるように最適化されています。 ほとんどのデータセットに推奨されます。 このドメインは、全般と全般 [A1] ドメインより、必要なトレーニング時間が短くて済みます。 |
| 食料 | c151d5b5-dd07-472a-acc8-15d29dea8518 |
レストランのメニューで見るような料理の写真に最適化されています。 個別の果物や野菜の写真を分類する場合は、食料ドメインを使います。 |
| ランドマーク | ca455789-012d-4b50-9fec-5bb63841c793 |
自然物と人工物の両方の認識可能なランドマークに最適化されています。 このドメインは、ランドマークが写真にはっきりと映っているときに最も効果があります。 このドメインは、ランドマークがその前にいる人々によって少し邪魔されている場合でも機能します。 |
| 小売 | b30a91ae-e3c1-4f73-a81e-c270bff27c39 |
ショッピング カタログやショッピング Web サイトで見られる画像に最適化されています。 ドレス、ズボン、シャツを分類するときに高い精度が必要な場合に、このドメインを使用します。 |
| コンパクト ドメイン | エッジ デバイスでのリアルタイムの分類の制約に最適化されています。 |
Note
全般 [A1] と全般 [A2] ドメインは、広範なシナリオのセットで使用でき、精度重視で最適化されています。 より速い推論速度でトレーニング時間を短縮したい場合は、全般 [A2] モデルを使います。 より大きなデータセットの場合は、全般 [A1] を使うと、全般 [A2] よりも高い精度が得られますが、必要なトレーニングと推論時間は長くなります。 全般モデルには、全般 [A1] と全般 [A2] のどちらよりも長い推論時間が必要です。
物体検出ドメイン
| [ドメイン] | ID | 目的 |
|---|---|---|
| 全般 | da2e3a8a-40a5-4171-82f4-58522f70fbc1 |
さまざまなオブジェクト検出タスク用に最適化されています。 他のどのドメインも適切でない場合、またはどのドメインを選べばよいか不確かな場合は、全般ドメインを選びます。 |
| 全般 [A1] | 9c616dff-2e7d-ea11-af59-1866da359ce6 |
全般ドメインと同じくらいの推論時間で、精度がより高くなるように最適化されています。 より正確な領域検出が必要なケース、大規模なデータセット、またはより困難なユーザー シナリオの場合に推奨されます。 このドメインにはより多くのトレーニング時間が必要であり、結果は決定論的ではありません。同じトレーニング データを指定しても平均精度 (mAP) に ±1% の違いが生じることが予想されます。 |
| ロゴ | 1d8ffafe-ec40-4fb2-8f90-72b3b6cecea4 |
画像内のブランド ロゴを探すために最適化されています。 |
| シェルブの製品 | 3780a898-81c3-4516-81ae-3a139614e1f3 |
シェルブで製品を検出して分類するために最適化されています。 |
| コンパクト ドメイン | エッジ デバイス上でのリアルタイムのオブジェクト検出の制約に最適化されています。 |
コンパクト ドメイン
コンパクト ドメインで生成されたモデルは、ローカルで実行するためにエクスポートできます。 Custom Vision 3.4 パブリック プレビュー API では、GetDomains API を呼び出すことにより、コンパクト ドメインのエクスポート可能なプラットフォームの一覧を取得できます。
以下のすべてのドメインで、ONNX、TensorFlow,TensorFlowLite、TensorFlow.js、CoreML、VAIDK 形式でのエクスポートがサポートされています。ただし例外として、物体検出の全般 (コンパクト) ドメインでは、VAIDK はサポートされません。
モデルのパフォーマンスは、選択したドメインによって異なります。 次の表は、Intel Desktop CPU と NVIDIA GPU [1] でのモデルのサイズと推論時間を示したものです。 これらの数値には、前処理時間と後処理時間は含まれません。
| タスク | Domain | id | モデルのサイズ | CPU 推論時間 | GPU 推論時間 |
|---|---|---|---|---|---|
| 分類 | [General (compact)](汎用 (コンパクト)) | 0732100f-1a38-4e49-a514-c9b44c697ab5 |
6 MB | 10 ms | 5 ミリ秒 |
| 分類 | 全般 (コンパクト) [S1] | a1db07ca-a19a-4830-bae8-e004a42dc863 |
43 MB | 50 ms | 5 ミリ秒 |
| オブジェクトの検出 | [General (compact)](汎用 (コンパクト)) | a27d5ca5-bb19-49d8-a70a-fec086c47f5b |
45 MB | 35 ミリ秒 | 5 ミリ秒 |
| オブジェクトの検出 | 全般 (コンパクト) [S1] | 7ec2ac80-887b-48a6-8df9-8b1357765430 |
14 MB | 27 ミリ秒 | 7 ミリ秒 |
Note
物体検出の汎用 (コンパクト) ドメインには、特別な後処理ロジックが必要です。 詳しくは、エクスポートされた zip パッケージでスクリプトの例を参照してください。 後処理ロジックのないモデルが必要な場合は、汎用（コンパクト） [S1] を使用します。
重要
エクスポートされたモデルでクラウドの Prediction API とまったく同じ結果が得られるという保証はありません。 実行中のプラットフォームまたは前処理実装のわずかな違いにより、モデル出力の差が大きくなることがあります。 前処理ロジックについて詳しくは、画像分類プロジェクトの作成クイックスタートに関する記事をご覧ください。
[1] Intel Xeon E5-2690 CPU および NVIDIA Tesla M60
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クイック スタートに従って、Custom Vision プロジェクトの作成とトレーニングを開始します。