AI x 外観検査〜製造業における画像データの活用 | DataRobot %
上記ウェビナーを参考に、Visual Artificial Intelligenceの利用を検討し始めました。
私用の画像データを用いて、ウェビナーを参考に操作を進めていき
trainデータをアップロードしモデルを作成後、
合成AUCが高いモデルを選択しtestデータを予想させようとしました。
しかし予想を計算しようとすると、下記エラーが生じてしまいます。
対応方法ご教示いただければと思います。
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返信ありがとうございます。「画像のパスを含むCSVファイルを仕様する方法」で
testファイルを用意しております。
下記に実施している流れを端的に記載させていただきます。
また、実施しようとしている不良データが少ないため
ウェビナーを参考に教師なし学習を実施したいと考えております。
1.trainデータの準備~モデル作成まで
trainフォルダにtrain用データ(Nのみ)を格納しzipで圧縮しDataRobotにアップロード後に開始を実行、
指標結果が高いモデルを選択後し予想データをアップロードする画面まで移動。
2.testデータの準備~予測まで
testフォルダ内にtestデータ(NとPが両方含まれている)を格納、
また同フォルダにcsvファイルを用意し、A列にtarge,B列に各testデータの相対pathを記載する。
testデータとcsvが格納されたtestフォルダをzipで圧縮しDataRobotにアップロード
上記の流れで実施しております。
ご指摘いただいた事項、”、trainデータセット内のcsvファイルでは「画像」と命名しているのにも関わらず、
testデータセット内のcsvファイルでは「画像」の記載がないのが原因だと考えられます。”
に関しまして問題点がある箇所はどのあたりになるでしょうか、
ご教示いただけますと幸いです。
@東 総介 -san
詳細にお伝えいただきありがとうございます。こちら、trainフォルダのフォルダ名とtestフォルダ内のcsvフォルダのB列の名前が一致しているがご確認お願いできますでしょうか?(両方とも「画像」と命名されているかご確認いただけますでしょうか。)
一致していない場合、修正して再度testデータをアップロードしてお試しいただけますでしょうか。
ご返信ありがとうございます。
教師なし学習を実施する際は、csvファイルを用意するのはtestデータのみと勘違いしておりました。
ご指摘いただいた内容に修正し、再度実施したところ無事予測を実行する事ができました。
ご丁寧にご教示いただきまして誠にありがとうございました。
@東 総介 -san
ご確認ありがとうございます。
ご参考までに「画像のパスを含むCSVファイルを仕様する方法」はマルチモーダル問題を解く際に有効な手法です(CSVファイルを用意しているので、画像の他に数値や文字を加えることができます)。一方で、今回は画像のみのケースだと推察します。この場合は、csvファイルを用意しないケースの方が手間がかからず便利でオススメです。
以下に異常検知(上)、二値分類(下)のフォルダ構造の例を添付させていただきます。どうぞ、よろしくお願いします。