【HALCON】get_sample_num_class_train_data 関数について - トレーニングデータ内のクラスごとのサンプル数取得

HALCONのget_sample_num_class_train_data関数は、トレーニングデータセットにおける各クラスに属するサンプル数を取得するためのツールです。機械学習において、クラス間でのサンプル数の偏りはモデルの性能に影響を与えるため、各クラスにどれだけのサンプルが含まれているかを確認することは、データセットのバランスを評価する上で非常に重要です。

get_sample_num_class_train_data 関数の概要

get_sample_num_class_train_data関数は、トレーニングデータ内の指定されたクラスに属するサンプル数を取得します。これにより、データセットのクラス分布や、特定のクラスに対するサンプル数の不足や偏りを簡単に確認できます。

使用方法

基本的な構文は以下の通りです。

get_sample_num_class_train_data(TrainDataHandle, ClassID, NumSamples)

• TrainDataHandle
  トレーニングデータセットのハンドル。
• ClassID
  サンプル数を取得したいクラスのID。
• NumSamples
  指定したクラスに属するサンプル数が格納される変数。

具体例

以下に、get_sample_num_class_train_data関数を使用してトレーニングデータ内の特定のクラスに属するサンプル数を取得する例を示します。

* トレーニングデータセットを読み込む
read_train_data('train_data.td', TrainDataHandle)

* クラスID 1 のサンプル数を取得
get_sample_num_class_train_data(TrainDataHandle, 1, NumSamples)

* 結果を表示
disp_message(WindowHandle, 'Class 1 has ' + NumSamples + ' samples', 'window', 12, 12, 'black', 'true')

この例では、TrainDataHandleで指定されたトレーニングデータセットのクラスID 1に属するサンプル数を取得し、その結果を表示しています。

応用例

get_sample_num_class_train_data関数は、次のようなシナリオで特に有用です。

• トレーニングデータのバランス確認
  各クラスのサンプル数を確認し、データセットが均等に分布しているかを評価します。
• クラス不均衡の検出
  サンプル数の偏りを検出し、特定のクラスに対するデータの追加や補強を検討します。
• データ分析と前処理
  クラスごとのサンプル分布を理解し、不均衡が機械学習モデルのパフォーマンスに与える影響を減らすための対策を講じます。

まとめ

HALCONのget_sample_num_class_train_data関数は、トレーニングデータセット内の各クラスに属するサンプル数を簡単に取得できる便利なツールです。この関数を使用して、データセットのバランスを評価し、モデルの学習が特定のクラスに偏らないようにするためのデータ調整が可能です。機械学習や画像分類タスクにおいて重要な役割を果たします。