Pour commencer, déplacez la fonction d’apprentissage approfondi de la barre d’outils générale vers l’écran pour lancer l’étiquetage et l’entraînement des données. Cliquez sur le bouton Charger les images dans les paramètres de l’outil d’entraînement approfondi et accédez au répertoire contenant les images à importer et à étiqueter. Cliquez ensuite sur le bouton gauche de la souris et maintenez-le enfoncé pour étiqueter les objets et attribuer des noms aux objets sélectionnés.
Cliquez sur Enregistrer GT pour enregistrer un fichier dot GT dans le même répertoire. Avant de commencer l’entraînement du modèle, cliquez sur le bouton de réglage de la génération pour accéder aux fonctionnalités d’augmentation des données. Utilisez quatre types d’augmentations, à savoir la rotation, le contraste, le bruit et le flou pour enrichir le jeu de données.
Pour commencer l’entraînement du modèle, cliquez sur le bouton d’entraînement situé dans l’outil d’entraînement profond. Dans la fonction générer des fichiers d’entraînement, choisissez les modèles, la taille du lot et les subdivisions. Cliquez sur le bouton générer pour générer des données et les enregistrer dans le répertoire.
Après avoir configuré tous les paramètres, cliquez sur le bouton d’apprentissage pour lancer l’entraînement du modèle. Le programme exécutera et ajustera automatiquement le poids de l’ensemble de données pendant qu’il évalue la perte d’entraînement. Lorsque vous obtenez une perte optimale, cliquez sur le bouton d’exportation et enregistrez le fichier de poids dans le répertoire.
Pour procéder à l’évaluation du modèle de détection d’objets, sélectionnez évaluer dans la barre d’outils du plug-in et déplacez la fonction de détection d’évaluation à l’écran. Ensuite, cliquez sur le bouton de réglage. Attendez que les trois fonctions, détection, évaluation et tracé, apparaissent.
Pour démarrer l’évaluation du modèle, cliquez sur le bouton load config et importez le fichier d’attente entraîné à partir du répertoire. Pour importer des images de test à partir du répertoire du fichier image, cliquez sur le bouton Parcourir. Cliquez ensuite sur le bouton charger GT pour importer le fichier GT.
Ensuite, cliquez sur le bouton d’évaluation pour évaluer le modèle de détection dans le répertoire. Une fois terminé, les résultats seront automatiquement enregistrés sous forme de fichier CSV dans le même répertoire, triés par nom de classe, contenant des paramètres clés, tels que le vrai positif, le faux positif, le faux négatif, le rappel et la précision pour chaque classe. Pour générer le rappel de précision ou la courbe PR, accédez à la fonction de tracé.
Cliquez sur parcourir pour importer les fichiers CSV du répertoire. Sélectionnez les classes souhaitées dans la liste et cliquez sur le bouton de tracé pour visualiser la courbe PR. Cliquez sur le bouton d’enregistrement pour enregistrer une image avec les valeurs AUC de la courbe PR dans le format d’image requis dans le répertoire sélectionné.
Pour sélectionner la fonction d’entraînement du modèle de classification d’images, accédez à la barre d’outils de l’image, sélectionnez classif profond et déplacez classif train sur l’écran. Pour importer des images pour l’entraînement, cliquez sur le bouton Ouvrir le dossier dans les paramètres de l’outil d’entraînement classif et accédez au répertoire contenant les images. Avant l’entraînement, enrichissez le jeu de données en cliquant sur le bouton d’augmentation et en appliquant des techniques telles que la rotation, le contraste, le retournement, le bruit et le flou.
Pour lancer le processus d’entraînement du modèle, cliquez sur le bouton gen train dans l’outil d’apprentissage classif. Sous gen train, sélectionnez les modèles, la taille de lot et les subdivisions souhaités. Attribuez un répertoire pour enregistrer les données générées et cliquez sur le bouton générer.
Une fois toutes les configurations terminées, cliquez sur le bouton Démarrer. Le programme s’exécutera en continu, en évaluant la perte d’apprentissage et en ajustant le poids de l’ensemble de données si nécessaire. Lorsque vous avez atteint le niveau de perte souhaité, cliquez sur le bouton d’exportation et stockez le fichier de poids dans le répertoire spécifié.
