Работа с изображениями проекта

Добавление изображений

1. Изучите требования  к формату и качеству изображений.

2. В левой панели Изображения выберите вкладку:

   • Обучение — для добавления изображений в обучающую выборку.
   • Тест — для добавления изображений в тестовую выборку.

3. Нажмите кнопку ”+” для загрузки изображений:

Рекомендации по количеству изображений для обучения

• Обучайте модель поэтапно, начните с небольших датасетов (25 / 3 изображений), получите первые результаты, скорректируйте при необходимости схему и способ разметки и продолжите размечать поля.

• Обучив первую модель на 25 / 3 изображениях оставшиеся изображения можно предварительно разметить с помощью Авторазметки.

Хорошо обученная модель:

• Однородные датасеты (все изображения похожи по типу, условиям и содержанию): не менее 100 изображений.

• Неоднородные датасеты (есть разные группы изображений): не менее 100 изображений на каждую группу.

• Датасет обучения должен быть сбалансирован по количеству полей.

• Используйте отдельный тестовый датасет объёмом примерно 10% от обучающего.

Управление изображением

Под изображением доступны действия:

1. Изменить тип — выпадающий список для выбора назначения: Обучение или Тест.
2. Повернуть изображение — открывает инструмент для поворота изображения на произвольный угол.
3. Удалить изображение — удаляет изображение из проекта.
4. Справка по горячим клавишам — отображает список доступных сочетаний клавиш.
5. Полноэкранный режим — открывает изображение на весь экран, чтобы было удобнее размечать поля.

Импорт/экспорт датасета

1. Для импорта/экспорта набора изображений нажмите на три точки в панели Изображения:
   

2. Выберите нужную опцию:

   • Импорт датасета
     Загрузите файл с датасетом и выберите назначение.
     

     ⚠️

     При использовании функции Заменить текущий все ранее загруженные изображения вместе с разметкой и схемой разметки удаляются и заменяются новыми.

   • Экспорт датасета
     Задайте название и выберите источник.
     

Что дальше

• Настройка разметки данных  — создание и настройка полей, которые модель должна распознавать.