处理图像

本文介绍如何预处理导入的图像数据、筛选图像、切换图像预览模式、划分数据集与验证集,帮助您方便地查看图像数据、提高模型训练与验证的准确度。

Mech-DLK 提供以下图像处理工具:

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过暗或过亮、物体特征不明显等问题,导致模型识别效果不佳。

使用步骤

  1. 在图像列表上方,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。参数设置完成后,预处理工具会对后续导入的图像进行相同的处理操作。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。
image preprocessing tool

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. 在图像列表上方,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,在图像列表上方,单击 toggle preview mode icon 切换为预览图显示。 通过拖拽滑动条可切换预览图显示大小。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. 在图像列表上方,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。

测试集用于验证过程中评估模型泛化能力,不参与训练过程。
images divide

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