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モデル性能の検証

カスタムモデルをアップロードまたは変換した後、本番環境にデプロイする前に、reCamera Pro 上で正しく動作することを確認します。

ステップ 1: 推論を開始する​

  1. Web UI で AI Inference → Inference Configuration に移動します。
  2. 推論を有効にします。
  3. 使用するモデルを Running Model として選択します。
  4. 推論頻度を設定します。
  5. Save Configuration をクリックします。

ステップ 2: リアルタイム監視を確認する​

Real-time Inference Monitoring に移動して、次の項目を確認します：

指標確認内容
推論ステータス実行中か停止中か
FPS1 秒あたりのフレーム数 — 高いほど良い
検出結果クラス名、信頼度スコア、バウンディングボックス
検出数フレームごとの物体数

ステップ 3: 検出精度を検証する​

  1. カメラを、検出カテゴリに対応するテスト対象に向けます。
  2. 検出結果に正しいクラス名が表示され、妥当な信頼度スコアになっているかを確認します。
  3. 誤検出（存在しない物体が検出される）や見逃し（存在する物体が検出されない）がないかを確認します。

後処理パラメータの調整​

検出品質が低い場合は、Model Configuration を見直してください：

パラメータ影響
IOU threshold低い → 重複ボックスが少なくなる／高い → 重なったボックスがより多く残る
Confidence threshold低い → 検出数が増える（誤検出を含む）／高い → 検出数は減るが、より信頼性の高い検出のみになる
max_objフレームごとに報告される最大物体数

ステップ 4: リソース使用状況を確認する​

SSH 経由で推論中のデバイスリソース使用状況を監視します：

# CPU and memory
top -bn1 | head -5

# NPU usage (if available)
# TODO(verify): confirm the command to check RKNN NPU utilization on reCamera Pro

よくある問題​

症状想定される原因対処方法
モデルが読み込めない非互換なオペレータまたは量子化形式RKNN-Toolkit2 で再変換し、Model Compatibility を確認する
FPS が非常に低いモデルが大きすぎる、または複雑すぎるより軽量なモデルを使用するか、入力解像度を下げる
検出がないカテゴリ設定の誤り、またはしきい値が高すぎる検出カテゴリがモデル出力と一致しているか確認し、confidence threshold を下げる
クラス名が文字化けするカテゴリリストの不一致Model Configuration で正しいカテゴリ TXT を再インポートする

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技術サポート & 製品ディスカッション​

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