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Clasificador vs. Segmentador
Tiempo: 3 minutos (lectura)
Esta es la pregunta más común al crear una receta. A continuación, se presenta un marco claro.
Clasificador
Un clasificador mira cada recorte ROI y lo asigna a una categoría: pass, fail, present, absent, scratched, good, o las clases que defina.
Piense en ello como clasificar tarjetas en montones. La IA observa el recorte completo y dice "esto va al montón de pass" o "esto va al montón de fail."
Utilice un clasificador cuando:
- Necesita decisiones de pass/fail o multiclas
- Sus ROI son lo suficientemente pequeños como para mostrar claramente el defecto
- La velocidad de etiquetado importa (los clasificadores son mucho más rápidos de etiquetar)
- Está comprobando la presencia/ausencia de una característica
- Ejemplos: tornillo presente/ausente, conector asentado/desconectado, etiqueta correcta/incorrecta
Segmentador
Un segmentador examina cada recorte de ROI a nivel de píxel y identifica exactamente qué píxeles pertenecen a un defecto.
Piense en ello como resaltar con un marcador. La IA señala exactamente dónde está el defecto, no solo si existe.
Utilice un segmentador cuando:
- Necesita localización de defectos a nivel de píxel (¿dónde exactamente está el rayón?)
- Necesita medir el tamaño o área del defecto
- Sus ROI deben ser grandes pero está buscando defectos pequeños
- Necesita contar múltiples defectos en una región
- Ejemplos: rayones superficiales, manchas, grietas, calidad de soldadura, mediciones dimensionales
Comparación
| Aspecto | Clasificador | Segmentador |
|---|---|---|
| Qué le indica | Categoría (pass/fail/etc.) | Píxeles exactos del defecto |
| Esfuerzo de etiquetado | Bajo: seleccionar una clase por imagen | Alto: pintar píxeles del defecto |
| Datos necesarios | 3-5 imágenes por clase para empezar | Similar, pero el etiquetado tarda más |
| Tamaño de ROI | Funciona mejor con ROI pequeños | Maneja ROI más grandes mejor |
| Velocidad | Rápido | Tan rápido como esté optimizado |
| Mejor para | Presencia/ausencia, decisiones de categoría | Rayones, manchas, mediciones, detección a nivel de píxel |
Los clasificadores son más fáciles de configurar, requieren menos imágenes de entrenamiento y funcionan bien para la mayoría de las inspecciones de pass/fail. Siempre puede cambiar a un segmentador más tarde si necesita detalle a nivel de píxel. Empezar simple le permite validar rápidamente su configuración.
Los segmentadores requieren anotación a nivel de píxel durante el etiquetado, lo que toma significativamente más tiempo que seleccionar una clase para un clasificador. Reserve tiempo adicional para la configuración inicial y el etiquetado en comparación con los clasificadores, especialmente si tiene muchas imágenes de entrenamiento.
Tanto los clasificadores como los segmentadores procesan recortes de ROI a una resolución máxima de 512x512 píxeles. Cualquier ROI mayor que esto se reducirá antes de que la IA lo procese, lo que significa que defectos pequeños pueden volverse invisibles. Mantenga sus ROI lo más pequeños posible para conservar el detalle, o use un segmentador con un ROI más grande si necesita cubrir una área amplia mientras aún detecta defectos finos.
La zona de solapamiento
Existe un solapamiento real. Muchas inspecciones podrían funcionar con cualquiera de los enfoques. Si no está seguro:
- Comience con un clasificador. Es más sencillo de configurar y más rápido de etiquetar
- Si descubre que el clasificador no es lo suficientemente preciso (no puede detectar defectos pequeños en áreas grandes, o necesita medición), cambie a un segmentador
- Consulte al Asistente de IA en tools.overview.ai. Describa su aplicación y le recomendará el mejor enfoque
OV20i vs OV80i
- OV20i: Elija uno por receta, ya sea un clasificador o un segmentador
- OV80i: Soporte multi-modelo. Combine ambos en una sola receta para la misma captura