13.1.17. Aineistoeditori

Mukautetun luokittimen kouluttaminen alkaa luokitellusta aineistosta – satoja kuvia jokaisesta asiasta, jonka mallin tulisi tunnistaa, kuvattuina sillä kameralla, joka tulee sitä ajamaan, lajiteltuina yhteen kansioon luokkaa kohti. Aineistoeditori on IDE:n kuvaustyönkulku sellaisen rakentamiseen.

Tools → Dataset Editor → New Dataset pyytää kansiota, johon aineisto rakennetaan – varoittaen että ei-tyhjän kansion sisältö poistetaan – ja valmistelee sen: tiedostoselainruutu telakoituu pääikkunan vasempaan reunaan, ja kuvausskripti (dataset_capture_script.py) avautuu editoriin. Skripti on tavallinen kuvaussilmukka, ja se on tarkoitettu muokattavaksi – sovella samaa linssikorjausta, rajausta tai suodatusta, jota käyttöönotettu sovellus tulee käyttämään, jotta malli kouluttuu niillä kuvilla, jotka se todella tulee näkemään. Open Dataset avaa olemassa olevan aineistokansion myöhemmin uudelleen, ja Close Dataset palauttaa ikkunan normaaliksi.

13.1.17.1. Kuvaaminen

Aineiston ollessa avoinna kaksi painiketta liittyy työkalupalkkiin ikkunan vasemmassa reunassa ajohallintojen alapuolella. New Class Folder (Ctrl+Shift+N) luo luokan – yhden kutakin kategoriaa kohti, jonka mallin tulisi oppia, nimettynä luokkanimen mukaan. Kun kuvausskripti on käynnissä ja luokkakansio valittuna, Capture Data (Ctrl+Shift+S) tallentaa nykyisen kehyspuskurin kuvan kyseiseen luokkaan, ja tiedostoselaimen alla oleva esikatseluruutu näyttää jokaisen kuvauksen sitä mukaa kun se saapuu.

Kuvausrytmi on: valitse luokka, suuntaa kamera sen esimerkkiin, kuvaa; siirrä kohdetta, vaihtele kulmaa, etäisyyttä, taustaa ja valaistusta, kuvaa uudelleen – vaihtelu aineistossa on se, mikä tuo robustiutta malliin. Toista luokkaa kohti, mukaan lukien taustaluokka näkymistä, jotka eivät sisällä yhtään kohteista, jos sovelluksen täytyy tietää milloin mitään ei ole paikalla.

13.1.17.2. Vienti ja koulutus

Export-alivalikko lähettää valmiin aineiston koulutukseen. Export Dataset to Zip File pakkaa sen arkistoksi luokkaetuliitteisillä tiedostonimillä – neutraali muoto, jonka jokainen koulutuspalvelu ja kehys hyväksyy. Edge Impulsea varten IDE integroituu suoraan: kirjaudu Edge Impulse -tilille samasta alivalikosta, ja Upload to Edge Impulse Project työntää aineiston suoraan projektiin (API-avaimella tapahtuva lataus on olemassa tileille, joilla sähköpostilla ja salasanalla kirjautuminen ei ole vaihtoehto). Kouluta siellä, vie malli, ja NPU-muunnin tekee siitä kameravalmiin, kun kortti sitä tarvitsee.

Katso myös

Koneoppimisluku koulutustyönkulusta, johon aineisto syötetään.