数据处理

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。

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。

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。

您可根据需求选择筛选条件，快速筛选数据集。

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。

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。

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。

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。

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。

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。