Daten für die Objekterkennung annotieren
Erster Blick

Das AugeLab Studio Bildannotierungsfenster ermöglicht es den Benutzern, Bilder zu annotieren, indem sie Begrenzungsrahmen um Objekte von Interesse zeichnen und diese mit bestimmten Klassen verknüpfen.
Erste Schritte
Um das Bildannotierungsfenster zu öffnen, navigiere zum oberen Menü und klicke auf AI Tools
➡️ Image Annotation
.
Für die Bildannotation benötigen Sie zwei Dinge:
.class
-DateiDatensatz
Klassen Datei
Um Ihre Daten zu kennzeichnen, benötigen Sie zunächst eine classes.names
-Datei, die eine Standardtextdatei mit der Erweiterung .names ist. Eine normale Klassendatei sieht wie folgt aus:
Human
Dog
Cat
Cup
Wenn Sie eine solche Datei nicht haben, können Sie Ihre eigene im Abschnitt Classes
erstellen:

Um Ihre eigene Klassendatei zu erstellen:
Geben Sie einen Klassennamen ein.
Klicken Sie auf
+
, um Ihre Klassen hinzuzufügen.Klicken Sie auf
Save Classes
, und Sie sind bereit, einen Ordner auszuwählen.
Sie können auch auf -
klicken, um unerwünschte Klassen zu entfernen.
**Bildordner laden**
Stellen Sie sicher, dass der Pfad zu Ihrem Datensatz keine nicht-englischen Zeichen enthält.
Klicken Sie auf Open Folder
oben auf dem Bildschirm und wählen Sie den Ordner aus, der alle Ihre Bilder enthält:

Bild aus der Liste auswählen: Nachdem Sie den Bildordner geladen haben, wird eine Liste der verfügbaren Bilder angezeigt. Klicken Sie auf ein Bild, um es zur Annotation auszuwählen.

**Bilder annotieren**
Das Annotieren von Bildern ist ziemlich einfach. Klicken Sie auf die obere linke Ecke des Objekts, das Sie erkennen möchten, ziehen Sie die Maus und lassen Sie sie los, wenn Sie fertig sind!

Verwendung des Datensatz-Panels

Der Datensatz bietet mehrere Funktionen:
Filter
-Funktion, die es Ihnen ermöglicht, verschiedene Bildklassen zu filtern:All
Alle Bilder mit und ohne Annotation.Annotated
Bilder haben Annotationen.Empty
Bilder enthalten keine Annotationen, sind aber im Training enthalten. Das bedeutet, dass nicht annotierte Objekte das Training negativ beeinflussen können.Excluded
Bilder haben keine Annotationsdatei. Das bedeutet, dass sie das Training überhaupt nicht beeinflussen.
Die
Search
-Funktionalität ermöglicht es Ihnen, Bilder nach ihren Namen zu filtern.
Annotieren von Videos
Sie können auch Videodateien mithilfe des Video-Modus oben im Fenster annotieren:

Durch Ändern des Videomodus werden Sie nach einem Dateipfad gefragt. Wenn Sie das Video auswählen, können Sie das Video genau wie einen Ordner annotieren!
Werkzeuge
Es gibt mehrere Werkzeuge im Annotierungstool, die Ihnen bei der Vorbereitung Ihres Datensatzes helfen:
Analyse der Klassenhäufigkeit
Wenn Sie auf die Analyse der Klassenhäufigkeit klicken, wird analysiert, wie viele Klassen in Ihrem Datensatz vorhanden sind.
Dies ist nützlich, um zu überprüfen, ob Sie einen ausgewogenen Datensatz haben oder nicht.
Datensatz erweitern
AugeLab Studio wendet automatisch eine Datensatzaugmentation an. Die Augmentation ist der Prozess der künstlichen Erstellung ähnlicher Daten.

Durch Klicken auf Apply Augmentation
wird künstliches Datenmaterial erstellt und Ihre Annotationen auf den neu erstellten Bildern beibehalten.
Der Augmentationsprozess sollte nach Abschluss der Annotation durchgeführt werden.
Der Augmentationsprozess kann die Dateigröße Ihres Datensatzes um das 10-fache erhöhen.
Bild vorverarbeiten
Das Werkzeug zur Vorverarbeitung von Bildern ermöglicht es Ihnen, den Kontrast, die Helligkeit und das Gamma der im Fenster angezeigten Bilder zu ändern. Diese Funktion ist nützlich, wenn Sie es mit sehr dunklen oder zu hellen Bildern zu tun haben.

Klassen-ID ändern
Das Tool zur Änderung der Klassen-ID ermöglicht es Ihnen, alle annotierten Klasseneinstanzen in eine andere Klasse zu ändern.
Dieses Tool ist nützlich, wenn Sie zwei verschiedene Datensätze zusammenführen.

Tastenkombinationen und Hilfe
Training mit einem benutzerdefinierten AI-Objekterkennungsmodell
Um ein benutzerdefiniertes Objekterkennungsmodell zu trainieren, siehe bitte Object Detection Train.
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