13.7.3. תיוג התמונות

מזהה אובייקטים לומד מדוגמאות מתויגות: כל תמונת אימון זקוקה לתיבה סביב כל אובייקט יעד, מתויגת עם המחלקה שלה. תיוג מאות פריימים ביד הוא איטי, ולכן Roboflow מבצע זאת אוטומטית.

13.7.3.1. Auto Label

בעמוד Annotate, Auto Label מפעיל מודל בסיס מונחה-טקסט: אתם מתארים כל מחלקה במילים והוא מוצא ומתחם בתיבות את אותם אובייקטים על פני כל האצווה. הוסיפו מחלקה לכל דבר שאתם רוצים לזהות – stuffed raccoon toy, וכן person כדי ללמד את המודל מה להתעלם ממנו – הציגו תצוגה מקדימה של התוצאה על כמה תמונות בדיקה, וכווננו את סף הביטחון של כל מחלקה עד שהתיבות נוחתות במקום הנכון.

Auto Label מוצא את המחלקות מהנחיות הטקסט ומתייג את האצווה – הציגו תצוגה מקדימה וכווננו את הספים לפני הרצתו על כל תמונה.

הריצו אותו על האצווה, ואז בדקו: סקרו את התמונות המתויגות, תקנו את המעטות שהמודל טעה בהן, ומחקו תיבות שהמציא. Auto Label מבצע את עיקר העבודה; מעבר הבדיקה תופס את הטעויות שלו.

13.7.3.2. הוספה למערך הנתונים

תמונות מתויגות עוברות אל מערך הנתונים עם חלוקת train / valid / test. החלוקה היא הדרך שבה מודדים את דיוק המודל: הוא מתאמן על תמונות האימון, מכוונן מול מערך האימות, ומקבל ציון על תמונות הבדיקה שמעולם לא ראה במהלך האימון. חלוקת ברירת המחדל עובדת – קבלו אותה ומערך הנתונים מוכן לאימון.