事前トレーニングラベル付け（モデル検証後に使用可能）

機能

モデルを検証した後、新しい画像をモジュールにインポートして事前ラベル付け機能を使用して自動ラベル付けを実行できます。ラベル付け完了後、手動で調整することも可能です。

モジュールに検証済みモデルがなければ事前ラベル付け機能は使用できません。

使用可能なモジュール：インスタンスセグメンテーション、対象物検出、画像分類、欠陥セグメンテーション、画像分類、テキスト検出。
事前トレーニングラベル付けは以下のデータにしか機能しません。
- ラベルなしデータ
- 自動的にラベル付け済みデータ（黄色い三角形マークが付いたもの）
- 自動的にラベル付け済みで手動で調整されたデータ（黄色い三角形マークが付いたもの）

全部手動でラベル付けされた画像に対しては、事前ラベル付け機能を使用する前にそのラベルをクリアしてください。

事前トレーニングラベル付け機能は手間を大幅に減らしますが、その精確性はモデルに依存するので精度の高いモデルをトレーニングしてから使用してください。

事前トレーニングラベル付けされた画像の番号の前に黄色い三角形マークが付きます。手動で調整しても事前ラベル付けされたものと見なします。

以下の 3つの方法で事前トレーニングラベル付けを実行できます。

ラベルが付いた画像に対しては、事前ラベル付け機能を使用すると新しいラベルは古いラベルを上書きします。

ラベル付けツールバーのを右クリックしてからをクリック（ショートカット：T）し、事前ラベル付けツールを選択します。

「画像分類」と「テキスト検出」モジュールには、ラベル付けツールバーの

をクリック（ショートカット：T）をクリックして事前ラベル付けツールを選択することもできます。

画像リストの上の事前ラベル付けボタンをクリックして全てのデータをラベル付けます。

画像リストから一枚または複数枚の画像を選択してから右クリックメニューの事前ラベル付けオプションをクリックして選択した画像をラベル付けます。

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