Per iniziare, sposta la funzione di addestramento profondo dalla barra degli strumenti generale sullo schermo per avviare l'etichettatura e l'addestramento dei dati. Fare clic sul pulsante Carica immagini all'interno delle impostazioni dello strumento Deep Train e passare alla directory contenente le immagini da importare ed etichettare. Quindi fare clic e tenere premuto il pulsante sinistro del mouse per etichettare gli oggetti e assegnare nomi agli oggetti selezionati.
Fare clic su Salva GT per salvare un file GT punto nella stessa directory. Prima di iniziare il training del modello, fare clic sul pulsante dell'impostazione gen per accedere alle funzionalità di aumento dei dati. Utilizza quattro tipi di potenziamenti, ovvero rotazione, contrasto, rumore e sfocatura per arricchire il set di dati.
Per iniziare l'addestramento del modello, fare clic sul pulsante di addestramento situato all'interno dello strumento di addestramento approfondito. Nella funzione genera file di training scegliere i modelli, le dimensioni del batch e le suddivisioni. Fare clic sul pulsante Genera per generare i dati e salvarli nella directory.
Dopo aver configurato tutte le impostazioni, fare clic sul pulsante train per avviare il training del modello. Il programma eseguirà e regolerà automaticamente il peso del set di dati mentre valuta la perdita di allenamento. Una volta ottenuta la perdita ottimale, fare clic sul pulsante di esportazione e salvare il file del peso nella directory.
Per procedere con la valutazione del modello di rilevamento degli oggetti, selezionare evaluate nella barra degli strumenti del plugin e spostare la funzione eval detect sullo schermo. Successivamente, fai clic sul pulsante delle impostazioni. Attendere che vengano visualizzate le tre funzioni, rilevamento, valutazione e tracciato.
Per avviare la valutazione del modello, fare clic sul pulsante load config e importare il file di attesa sottoposto a training dalla directory. Per importare le immagini di prova dalla directory dei file immagine, fare clic sul pulsante Sfoglia. Quindi fare clic sul pulsante Carica GT per importare il file GT.
Fare quindi clic sul pulsante di valutazione per valutare il modello di rilevamento nella directory. Al termine, i risultati verranno salvati automaticamente come file CSV nella stessa directory, ordinati per nome della classe, contenente i parametri chiave, come il vero positivo, il falso positivo, il falso negativo, il richiamo e la precisione per ogni classe. Per generare il richiamo di precisione o la curva PR, passare alla funzione di tracciato.
Fare clic su Sfoglia per importare i file CSV dalla directory. Selezionare le classi desiderate dall'elenco e fare clic sul pulsante Grafico per visualizzare la curva PR. Fare clic sul pulsante Salva per salvare un'immagine con i valori AUC della curva PR nel formato immagine richiesto nella directory selezionata.
Per selezionare la funzione di training del modello di classificazione delle immagini, passare alla barra degli strumenti delle immagini, selezionare deep classif e spostare classif train sullo schermo. Per importare le immagini per l'addestramento, fare clic sul pulsante Apri cartella all'interno delle impostazioni dello strumento di addestramento classif e passare alla directory contenente le immagini. Prima di eseguire l'addestramento, arricchire il set di dati facendo clic sul pulsante di potenziamento e applicando tecniche come rotazione, contrasto, capovolgimento, disturbo e sfocatura.
Per avviare il processo di training del modello, fare clic sul pulsante gen train all'interno dello strumento classif training. In gen train selezionare i modelli, le dimensioni del batch e le suddivisioni desiderati. Assegnare una directory per salvare i dati generati e fare clic sul pulsante Genera.
Una volta completate tutte le configurazioni, fare clic sul pulsante di avvio. Il programma verrà eseguito continuamente, valutando la perdita di addestramento e regolando il peso del set di dati in base alle esigenze. Una volta raggiunto il livello di perdita desiderato, fare clic sul pulsante Esporta e memorizzare il file del peso nella directory specificata.
