Nothing close enough? Start from a blank flowchart → Describe it in one paragraph.
How to
How to use a flowchart template.
- 01パイプラインの段階を特定する
データ取り込み、前処理、データ拡張手法、出力生成といった主な段階を一覧にします。
- 02各段階のノードを追加する
フローチャート記号（処理、判断、データ）をキャンバスにドラッグ＆ドロップし、分かりやすいラベルを付けます。
- 03矢印で段階をつなぐ
有向矢印を使い、生データから拡張処理を経て最終データセットに至る流れを示します。
- 04拡張手法を注記する
回転、GANによる生成、ノイズ注入など、具体的な手法をメモや補足ラベルで説明します。
- 05確認して書き出す
論理的な流れと分かりやすさを確認し、PNG、SVG、またはライブリンクとして書き出します。
FAQ
Questions about flowchart templates
転倒検知のデータ拡張パイプラインとは？
転倒検知データセットに変換処理を適用したり合成サンプルを生成したりして、データの量と多様性を人工的に増やす一連の手順です。モデルの汎化性能向上に役立ちます。
転倒検知で一般的なデータ拡張手法は？
画像データでは回転、拡大縮小、反転、加速度センサー信号ではジッタリングやタイムワーピング、合成骨格系列の生成ではGANがよく使われます。
ChatDiagramで転倒検知のデータ拡張フローチャートを作成できますか？
はい。ChatDiagramには、ドラッグ＆ドロップ可能なノード、カスタムスタイル、書き出し機能を備えたフローチャート作成ツールがあります。表示されている例から始めることも、ゼロから作成することもできます。
GANベースの拡張パイプラインは従来型とどう違いますか？
GANベースのパイプラインは生成敵対ネットワークを使ってまったく新しい合成サンプルを作成します。一方、従来型のパイプラインは既存データにあらかじめ定義した変換を適用します。GANパイプラインのフローチャートには、生成器と識別器の段階を分けて示すことがよくあります。