数据处理 您正在查看旧版本的文档。点击页面右上角可切换到最新版本的文档。 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 单击 打开图像预处理工具。 调整各项参数直至满足需求。 单击 开始 等待处理结束。 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。 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 或 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 单击 。 根据实际需求选择“筛选条件”。 单击确定。 切换预览模式 软件默认为列表显示，单击 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 单击 。 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 或 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。 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 创建标记 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） 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 可删除标记。删除后，对应图像的标记全部被清空。 为图像添加标记 在内容列表区单击任一图片或选中多张图片。 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 Ctrl 或 Shift 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。 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。 如何训练高质量模型 模型训练
