AI-POWERED DOCS
What do you want to know?
Quản Lý Thư Viện & Hình Ảnh
Trang này giải thích hệ thống Library của OV10i, lưu trữ và quản lý tất cả các hình ảnh đã chụp trên thẻ SD của camera để phục vụ mục đích huấn luyện và phân tích model.
Library là gì?
Library chứa tất cả các hình ảnh được lưu trữ trên thẻ SD của camera. Những hình ảnh này được sử dụng cho mục đích huấn luyện model, bao gồm cả các trường hợp thành công và không thành công, đồng thời cung cấp phương tiện để dạy camera nhận diện và phân biệt giữa các đối tượng, cảnh vật và môi trường đa dạng. Bằng cách cho camera tiếp xúc với nhiều hình ảnh khác nhau, nó có thể học cách nhận diện và phân loại đối tượng với độ chính xác và hiệu quả cao hơn.
Metadata & Ngữ Cảnh Hình Ảnh
Mỗi hình ảnh trong Library đều giữ lại metadata liên quan của nó (ngày và giờ hình ảnh được chụp, các cài đặt camera được sử dụng, và tọa độ GPS của vị trí nơi hình ảnh được chụp). Metadata này cung cấp thông tin có giá trị có thể được sử dụng để hiểu ngữ cảnh của hình ảnh và có thể hỗ trợ trong việc tinh chỉnh khả năng nhận diện của camera.
Metadata Có Sẵn:
- Ngày và giờ - khi hình ảnh được chụp
- Cài đặt camera - cấu hình được sử dụng trong quá trình chụp
- Tọa độ GPS - vị trí nơi hình ảnh được chụp
- Kết quả kiểm tra - kết quả pass/fail
- Nhãn - dữ liệu phân loại
Xem Chi Tiết Hình Ảnh
Cuộn xuống ở phía bên phải để xem metadata và kết quả của một hình ảnh. Bạn cũng có thể Download hình ảnh, Download (with labels), Copy Link, hoặc thêm/chỉnh sửa Capture Notes.
Một biểu tượng màu tím sẽ được hiển thị ở góc dưới bên phải của hình thu nhỏ nếu hình ảnh được sử dụng như một phần của tập huấn luyện cho một Recipe.
Nếu bạn không có đủ hình ảnh lỗi, hãy sử dụng Defect Creator Studio để tạo các hình ảnh lỗi tổng hợp chân thực từ một hình ảnh bộ phận tốt duy nhất.
Tùy Chọn Tìm Kiếm & Lọc
Sử dụng các tùy chọn tìm kiếm và lọc ở đầu trang để tìm và lọc hình ảnh theo:
Danh Mục Lọc:
- Capture # - số thứ tự chụp cụ thể
- Trigger ID - định danh sự kiện kích hoạt
- Phạm vi ngày và giờ (Captured Between) - lọc theo thời gian
- Notes - ghi chú khi chụp
- Recipe - hình ảnh từ các recipe cụ thể
- Result (Pass/Fail) - lọc theo kết quả
- Inspection Type - kết quả classification hoặc segmentation
- Region of Interest (ROI) - các vùng ROI cụ thể
Sử dụng các preset để nhanh chóng lọc các hình ảnh đã chụp trong 5 phút; 30 phút; 1 giờ, 12 giờ; hoặc 1 ngày trước đó.
Quy Trình Tìm Kiếm:
- Chọn tiêu chí lọc mong muốn
- Đặt phạm vi ngày/giờ nếu cần
- Nhấp vào Search để xem các hình ảnh phù hợp
- Sử dụng tùy chọn Sort By để thay đổi thứ tự hiển thị (mới nhất trước theo mặc định)
Tính năng này cho phép bạn dễ dàng xác định bất kỳ vấn đề nào có thể đã xảy ra trong quá trình kiểm tra và giúp tinh giản toàn bộ quy trình.
Điều Hướng Trang
Sử dụng các công cụ điều hướng để chọn trang muốn xem, số lượng hình thu nhỏ được hiển thị trên mỗi trang, hoặc nhập số trang vào trường Go to và nhấn enter.
Tùy Chọn Điều Hướng:
- Điều khiển chọn trang
- Cài đặt số hình thu nhỏ trên mỗi trang
- Nhập trực tiếp số trang
- Chức năng đi đến trang cụ thể
Thao Tác Hàng Loạt: Download, Delete, và Add to Trainset
Sau khi bạn đã sắp xếp qua tất cả các hình ảnh, bạn sẽ có thể xem chúng trên màn hình với các hình thu nhỏ tương ứng. Mỗi hình ảnh được gán nhãn với kết quả dự đoán liên quan, dựa trên hình ảnh đã chụp. Điều này sẽ giúp bạn nhanh chóng xác định các hình ảnh có liên quan đến dự án của mình.
Lựa Chọn & Quản Lý:
- Lựa Chọn Hàng Loạt: Chọn nhiều hình ảnh cùng lúc bằng tính năng lựa chọn hàng loạt
- Nhận Diện Nhanh: Hình ảnh được gán nhãn với kết quả dự đoán để dễ dàng đánh giá mức độ liên quan
- Quy Trình Hiệu Quả: Tiết kiệm thời gian bằng cách chọn nhiều hình ảnh đồng thời
Các Hành Động Có Sẵn:
- Add to Trainset: Thêm các hình ảnh đã chọn vào trainset của recipe đang hoạt động để huấn luyện lại model
- Download: Tải về hình ảnh riêng lẻ hoặc hàng loạt
- Download With Labels: Xuất hình ảnh kèm dữ liệu phân loại/chú thích
- Delete: Xóa các hình ảnh không mong muốn khỏi library
Lợi Ích: Sau khi xác định các hình ảnh có liên quan, bạn có thể chọn nhiều hình ảnh cùng lúc bằng tính năng lựa chọn hàng loạt. Điều này sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức khi chọn từng hình ảnh riêng lẻ. Khi đã chọn các hình ảnh, bạn có thể thêm chúng vào trainset của recipe đang hoạt động. Điều này đặc biệt hữu ích trong machine learning, vì nó cho phép bạn cải thiện độ chính xác của model bằng cách huấn luyện lại với dữ liệu mới. Ngoài việc thêm hình ảnh vào trainset, bạn cũng có thể tải chúng về hàng loạt bằng cách nhấp vào nút download. Điều này sẽ tiết kiệm thời gian cho bạn nếu bạn cần sử dụng hình ảnh cho bất kỳ mục đích nào khác, chẳng hạn như tạo bài thuyết trình hoặc báo cáo.
Nhìn chung, khả năng kiểm tra trực quan và chọn hình ảnh hàng loạt là một tính năng mạnh mẽ có thể nâng cao đáng kể quy trình làm việc của bạn và cải thiện độ chính xác của các model.