数据处理

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图像预处理

通过调整亮度、对比度或色彩平衡等参数,对图像进行预处理操作。

典型使用场景

相机拍摄的原始图像因光照或其他因素存在图像偏暗、物体特征不明显等问题。

使用步骤

  1. 单击 image preprocessing tool icon 打开图像预处理工具。

  2. 调整各项参数直至满足需求。

  3. 单击 开始 等待处理结束。

  4. 在弹窗中单击 确定

预处理的范围为当前工程中的全部图像。经过图像预处理后图像会直接发生改变,并作为训练集/验证集参与模型训练和优化。
alt

图像筛选

您可根据需求选择筛选条件,快速筛选数据集。

典型使用场景

  • 查看数据集划分结果。数据集划分完成后,您可以通过筛选数据集类型,查看各个数据集内容,检验划分结果是否需要调整。

  • 检查数据标注结果。数据标注过程中,您可以通过筛选数据类型查看标注进度和标注结果。

  • 检验模型预测结果。验证模型后,您可以通过筛选结果类型查看验证结果。例如,当缺陷分割模型预测错误时,可以通过筛选 过检漏检 图像集合,快速分析是否因标注错误导致模型预测错误。

使用步骤

  1. 单击 process filter images

  2. 根据实际需求选择“筛选条件”。

  3. 单击确定

    process filter images1

切换预览模式

软件默认为列表显示,单击 toggle preview mode icon 切换为图标显示。 通过拖拽滑动条可切换图标显示大小。再次单击恢复列表显示。

训练集验证集划分

软件默认将数据集的 80% 划分为训练集,20% 为验证集。需要确保训练集和验证集中都包含 所有种类 的图像,目的是让算法模块在训练过程中可以学习所有种类图像的特征,并对所有种类的图像进行验证。

使用步骤

  1. 单击 images divide icon

  2. 拖拽滑动条调整训练集与验证集的比例。

此外右键单击图像,在弹出的菜单中单击 移到训练集移到验证集移到测试集 可修改当前图像所属的集合。

测试集不参与训练与验证。
images divide

图像标记

使用图像标记功能可以对图片进行标记,从而根据图像的不同用途,集中管理大量的图像数据。

典型使用场景

  • 使用“缺陷分割”模块时:

    如果图像中物体有多种类别的缺陷,需要根据缺陷特征进行划分,您可以标记图像缺陷类别,便于分组查看图像。

    如果无法判定当前图像是否存在缺陷,您可以先标记出该图像,便于后续对图像进行二次判定。

  • 验证模型后,您可以标记出验证结果不理想的图像,便于将标记后的图像批量导出用于优化模型。

使用步骤

  1. 创建标记

    1. 在“图像标记”管理区单击+。(图像标记管理区域位于软件界面右下角)

    2. 标记名称默认为“imageTag1”,双击修改名称。

      • 根据需求,重复以上步骤创建更多标记。

      • 选中标记后,单击 image label delete icon 可删除标记。删除后,对应图像的标记全部被清空。

  2. 为图像添加标记

    1. 在内容列表区单击任一图片或选中多张图片。

    2. 在“图像标记”管理区单击对应的标注,图片将添加对应标记。

      • 按住 CtrlShift 可多选图像。

      • 右键单击已标记的图片,单击 清空标记 可清空当前图片标记。

image label delete example

图像添加备注

在内容列表区单击任一图片后,在“备注”栏中输入备注。

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