OpenVINO™ トレーニング拡張

OpenVINO トレーニング拡張は、ディープラーニング・モデルをトレーニングし、最適化された推論のため OpenVINO™ ツールキットを使用してモデルを変換する高度なアルゴリズムのスイートを提供します。モデルをエクスポートして必要な形式に変換できます。OpenVINO トレーニング拡張は、モデルを個別に作成してトレーニングします。これはオープンソースであり、GitHub で入手できます。詳細については、OpenVINO トレーニング拡張のドキュメントをお読みください。

詳細なワークフロー

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  1. OpenVINO トレーニング拡張を開始するには、データセットを準備してアノテーションを追加します。CVAT の例を示します。

  2. OpenVINO トレーニング拡張は、トレーニング・インターフェイスを使用してモデルをトレーニングし、評価インターフェイスと推論インターフェイスを使用してデータセット上のモデルの品質を評価します。

    注

    さらに正確な品質評価を行うには、別のデータセットを準備するか、所有しているデータセットを分割すると良いでしょう。

  3. 正常な評価結果を受け取った場合、NNCF を使用してモデルをデプロイするか、モデルの最適化を継続できます。フレームワークの詳細については、最適化ガイドを参照してください。

結果に満足できない場合、データセットを追加し、データセットのアノテーションから始めて同じ手順を繰り返します。