13.1.17. Editorul de set de date

Antrenarea unui clasificator personalizat începe cu un set de date etichetat – sute de imagini ale fiecărui lucru pe care modelul ar trebui să îl recunoască, capturate de camera care îl va rula, sortate într-un folder per clasă. Editorul de set de date este fluxul de lucru de captură al IDE-ului pentru construirea unuia.

Tools → Dataset Editor → New Dataset cere un folder în care să construiască setul de date – avertizând că un folder ne-gol va avea conținutul șters – și îl configurează: un panou de navigare prin fișiere se ancorează în stânga ferestrei principale, iar un script de captură (dataset_capture_script.py) se deschide în editor. Scriptul este o buclă de captură simplă și este menit să fie editat – aplicați aceeași corecție de lentilă, decupare sau filtrare pe care le va folosi aplicația implementată, astfel încât modelul să se antreneze pe imaginile pe care le va vedea efectiv. Open Dataset redeschide ulterior un folder de set de date existent, iar Close Dataset readuce fereastra la normal.

13.1.17.1. Capturarea

Cât timp un set de date este deschis, două butoane se alătură barei de instrumente de pe marginea din stânga a ferestrei, sub comenzile de execuție. New Class Folder (Ctrl+Shift+N) creează o clasă – una pentru fiecare categorie pe care modelul ar trebui să o învețe, denumită după etichetă. Cu scriptul de captură în execuție și cu un folder de clasă selectat, Capture Data (Ctrl+Shift+S) salvează imaginea curentă din tamponul de cadre (frame buffer) în acea clasă, iar panoul de previzualizare de sub navigatorul de fișiere afișează fiecare captură pe măsură ce ajunge.

Ritmul de captură este: selectați o clasă, îndreptați camera spre un exemplu al ei, capturați; mutați obiectul, variați unghiul, distanța, fundalul, iluminarea, capturați din nou – variația din setul de date este ceea ce aduce robustețe modelului. Repetați pentru fiecare clasă, inclusiv o clasă de fundal cu scene care nu conțin niciuna dintre ținte, dacă aplicația trebuie să știe când nu este nimic acolo.

13.1.17.2. Exportarea și antrenarea

Submeniul Export trimite setul de date finalizat la antrenare. Export Dataset to Zip File îl împachetează într-o arhivă cu nume de fișiere prefixate cu clasa – formatul neutru pe care îl acceptă orice serviciu și cadru de antrenare. Pentru Edge Impulse, IDE-ul se integrează direct: autentificați-vă într-un cont Edge Impulse din același submeniu, iar Upload to Edge Impulse Project trimite setul de date direct într-un proiect (există și o încărcare cu cheie API pentru conturile la care autentificarea cu e-mail și parolă nu este o opțiune). Antrenați acolo, exportați modelul, iar convertorul NPU îl pregătește pentru cameră atunci când placa are nevoie de asta.

Vezi și

Capitolul despre învățarea automată pentru fluxul de lucru de antrenare în care alimentează setul de date.