Nesne Tespiti için Verileri İşaretleyin
Last updated
Last updated
Bir Nvidia GPU içeren bir bilgisayar gereklidir, CUDA, CUDNN yüklemeli ve Module Downloader Window kullanmalısınız.
AugeLab Studio Görüntü Annotation Penceresi, kullanıcıların ilgi alanlarındaki nesnelerin etrafında sınırlayıcı kutular çizerek görüntüleri anotasyonlamasına ve bunları belirli sınıflarla ilişkilendirmesine olanak tanır.
Görüntü Anotasyon Penceresini açmak için, üst menüye gidin ve AI Tools ➡️ Image Annotation seçeneğine tıklayın.
Görüntü anotasyonu için iki şeye ihtiyacınız var:
.class dosyası
Veri Kümesi
Verilerinizi etiketlemek için önce bir classes.names dosyasına ihtiyacınız var; bu, .names uzantısına sahip standart bir metin dosyasıdır. Normal bir sınıf dosyası aşağıdaki gibi görünür:
Böyle bir dosyanız yoksa, Classes bölümünü kullanarak kendi dosyanızı oluşturabilirsiniz:
Kendi sınıflar dosyanızı oluşturmak için:
Bir sınıf adı yazın
+ butonuna tıklayın ve sınıflarınızı ekleyin.
Save Classes üzerine tıklayın ve bir klasör seçmeye hazır olun.
İstenmeyen sınıfları kaldırmak için - butonuna da tıklayabilirsiniz.
Veri kümenizin yolunun, herhangi bir İngilizce olmayan karakter içermediğinden emin olun.
Ekranın üst kısmında Open Folder butonuna tıklayın ve tüm görüntülerinizi içeren klasörü seçin:
Listeden Görüntü Seçimi: Görüntü klasörünü yükledikten sonra mevcut görüntülerin bir listesi görüntülenecektir. Anotasyon için bir görüntü seçmek üzere bir görüntüye tıklayın.
Görüntüleri anotasyonlamak oldukça basittir. Tespit etmek istediğiniz nesnenin sol üst kısmına tıklayın, farenizi sürükleyin ve bitirdiğinizde bırakın!
Veri kümesi, birkaç işlevselliği içerir:
Filter işlevi, birkaç görüntü sınıfını filtrelemenize olanak tanır:
All Anotasyonlu ve anotosyonsuz tüm görüntüler
Annotated Anotasyon içeren görüntüler.
Empty Anotasyona sahip olmayan ama eğitimde dahil olan görüntüler. Bu, anotasyonsuz nesnelerin eğitimi olumsuz etkileyebileceği anlamına gelir.
Excluded Anotasyon dosyası olmayan görüntüler. Bu, onların eğitimi hiç etkilemeyeceği anlamına gelir.
Search işlevi, görüntüleri adlarına göre filtrelemenize olanak tanır.
Ayrıca, pencerelerin üst tarafındaki Video modunu kullanarak video dosyalarını da anotasyonlayabilirsiniz:
Video modunu değiştirmek, sizden bir dosya yolu istemektedir. Video seçmek, bir klasör gibi videoyu anotasyonlamanıza olanak tanır!
Veri kümesi hazırlığınız sırasında size yardımcı olacak Anotasyon Aracı içinde birkaç araç bulunmaktadır:
Sınıf sıklığı analizine tıkladığınızda, veri setinizde kaç sınıf bulunduğunu analiz edip gösterecektir.
Bu, dengenin olup olmadığını kontrol etmek için faydalıdır.
AugeLab Studio, otomatik olarak veri kümesi genişletmesi uygular. Genişletme, benzer veriler oluşturma sürecidir.
Apply Augmentation butonuna tıklamak, yapay veriler oluşturacak ve anotasyonlarınızı yeni oluşturulan görüntüler üzerinde koruyacaktır.
Genişletme işlemi, anotasyonu tamamladıktan sonra yapılmalıdır.
Genişletme işlemi, veri kümenizin disk boyutunu 10 kata kadar artırabilir.
Görüntü Ön İşleme aracı, pencerede gösterilen görüntülerin kontrastını, parlaklığını ve gamma değerini değiştirmenizi sağlar. Bu özellik, çok karanlık veya çok parlak görüntülerle çalışırken kullanışlıdır.
Sınıf Kimliğini Değiştir aracı, tüm anotasyonlu sınıf örneklerini farklı bir sınıfa değiştirmenize olanak tanır.
Bu araç, iki farklı veri kümesini birleştirirken işe yarar.
Özel bir nesne tespiti modeli eğitmek için lütfen Nesne Tespiti Eğitimi sayfasına başvurun.
