Coleta de dados
Depois de criar o projeto, o conjunto de dados precisa ser preenchido com imagens para cada objeto mencionado. Em seguida, o sistema treina a si mesmo com base nessas imagens coletadas.
Observação: É necessário um mínimo de 20 imagens no site para o treinamento.
A guia do conjunto de dados também oferece uma visão geral do conjunto de imagens, os objetos são mencionados e as imagens também podem ser classificadas e filtradas de acordo.
Os usuários podem fazer upload de imagens diretamente pelo AiStudio ou pelo site Frontline Workplace.
Carregamento de imagens diretamente pelo AiStudio
- Na guia do conjunto de dados, clique em Upload Images (Carregar imagens ) e selecione as imagens a serem carregadas.
- As imagens precisam ser marcadas adequadamente para que o modelo seja treinado com precisão.
3. Faça o upload dos arquivos de anotações. Atualmente, os formatos compatíveis são TeamViewer AiStudio, COCO e YOLO.
Observação: a anotação de imagens é a prática de rotular imagens para treinar modelos de IA e de aprendizado de máquina. Geralmente, envolve anotadores humanos que usam uma ferramenta de anotação de imagens para rotular imagens ou marcar informações relevantes, por exemplo, atribuindo classes relevantes a diferentes entidades em uma imagem.
4. Se as anotações não forem adicionadas, a imagem aparecerá na guia não pronta e você terá que adicionar manualmente as anotações/etiquetas, conforme explicado abaixo.
Observação: o formatoTeamViewer Aistudio pode ter um arquivo (.json) por imagem ou um arquivo annotations.json para todas as imagens.
O formato COCO pode ter um arquivo (.json) para todas as imagens.
O formato YOLO pode ter um arquivo (.txt) por imagem com o mesmo nome do arquivo de imagem e um arquivo (.name) contendo o mapeamento de objetos.
Fazer upload de imagens e vídeos usando o Frontline Workplace
Para habilitar isso:
- O usuário precisa adicionar o projeto AiStudio ao FCC.
- Vá para Configuration -> AiStudio Overview ( Configuração -> Visão geral do AiStudio ) no painel do FCC.
- Selecione o projeto de IA ao qual você deseja adicionar as imagens.
- Clique em Create New (Criar novo ) em Default Data Collection Workflow (Fluxo de trabalho de coleta de dados padrão).
- Depois disso, um novo bloco aparecerá à direita: "3. Assign to team" (Atribuir à equipe). Atribua uma equipe desejada cujos membros poderão coletar imagens.
- Os membros dessa equipe verão o fluxo de trabalho de coleta de dados em New Tasks quando fizerem login no Frontline Workplace.
- Ao executar o fluxo de trabalho, o usuário pode escolher entre uma imagem ou um vídeo para gravar. A gravação de vídeo só está disponível para projetos de classificação de imagens e para o plano de fundo da classe.
- Clique em Transferir mídia de coleta de dados no canto superior direito. As imagens serão transferidas para o banco de dados do AiStudio.
9. O vídeo não é transferido diretamente para o banco de dados. O usuário precisa ir ao AiStudio e revisar o vídeo e os quadros necessários.
10. Grave o vídeo.
11. Vá para a página do conjunto de dados
12. Clique no botão Vídeo para acessá-los.
13. Será aberto um modal em que o usuário poderá definir a taxa de quadros. Essa é a taxa na qual os vídeos serão amostrados.
14. Agora, o usuário verá os diferentes quadros, que podem ser aceitos clicando no botão verde de polegar para cima, rejeitados clicando no botão vermelho de polegar para baixo ou todos eles podem ser selecionados clicando em Aceitar tudo.
15. Depois disso, você pode adicionar a tag desejada aos quadros selecionados.
16. Depois que todas as informações tiverem sido revisadas, os quadros poderão ser adicionados ao conjunto de dados clicando em Upload.
Observação: A duração máxima do vídeo pode ser de 20 segundos. Depois de gravar o vídeo, os quadros precisam ser revisados no aplicativo Web antes de serem adicionados ao projeto para treinar um modelo.
Exclusão de imagens
É possível excluir imagens irrelevantes ou editar tags depois de carregá-las.
Para excluir as imagens:
- Selecione as imagens.
- Clique em Excluir na parte superior.
Edição de uma tag existente para um projeto de detecção de objetos
É melhor marcar as imagens corretamente para garantir a precisão.
Para editar as tags:
- Selecione as imagens.
- Selecione a opção desejada no menu suspenso Rotular imagens selecionadas como.
- Clique em Salvar.
Observação: várias imagens podem ser selecionadas pressionando-se Ctrl enquanto se clica.
Edição de uma tag existente para um projeto de classificação de imagens
É melhor marcar as imagens corretamente para garantir a precisão.
Para editar as tags:
- Selecione a imagem na qual você deseja editar as caixas.
- Selecione a tag que deseja editar.
- Forme uma caixa dentro da imagem que você deseja marcar.
- Faça o mesmo com outras tags e Save.
Classificação e filtragem de imagens
As imagens presentes no conjunto de dados podem ser filtradas e classificadas de acordo com os requisitos do usuário. As opções estão presentes à esquerda, conforme mostrado na imagem abaixo:
