AI-POWERED DOCS
What do you want to know?
Quản Lý Thư Viện & Hình Ảnh
Trang này giải thích hệ thống Library của OV80i, nơi lưu trữ và quản lý tất cả hình ảnh được chụp trên ổ SSD của camera phục vụ mục đích huấn luyện mô hình và phân tích.
Library là gì?
Library chứa tất cả hình ảnh được lưu trữ trên SSD của camera. Những hình ảnh này được sử dụng cho mục đích huấn luyện mô hình, bao gồm cả các trường hợp thành công và không thành công, đồng thời cung cấp phương tiện để dạy camera nhận biết và phân biệt giữa các đối tượng, cảnh vật và môi trường đa dạng. Bằng cách cho camera tiếp xúc với nhiều loại hình ảnh khác nhau, nó có thể học cách nhận dạng và phân loại các 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 (ngày giờ chụp ảnh, cài đặt camera được sử dụng và tọa độ GPS của vị trí chụp ảnh). Metadata này cung cấp thông tin có giá trị có thể được sử dụng để hiểu ngữ cảnh của hình ảnh và hỗ trợ tinh chỉnh khả năng nhận dạng của camera.
Metadata có sẵn:
- Ngày và giờ - thời điểm chụp ảnh
- Cài đặt camera - cấu hình được sử dụng khi chụp
- Tọa độ GPS - vị trí chụp ảnh
- Kết quả kiểm tra - kết quả pass/fail
- Nhãn (Labels) - dữ liệu phân loại
Xem Chi Tiết Hình Ảnh
Cuộn xuống ở phía bên phải để xem metadata và kết quả của 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 hiển thị ở góc dưới bên phải của hình thu nhỏ nếu hình ảnh đó đã được sử dụng làm một phần của bộ huấn luyện cho một Recipe.
Tùy Chọn Tìm Kiếm & Lọc
Sử dụng các tùy chọn tìm kiếm và lọc ở đầu trang để lọc hình ảnh theo:
Danh Mục Lọc:
- Capture # - số thứ tự chụp cụ thể
- Trigger ID - mã định danh sự kiện kích hoạt
- Khoảng 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
- Inspection Region - các vùng ROI cụ thể
Sử dụng các preset để nhanh chóng lọc các hình ảnh được 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 khoảng ngày/giờ nếu cần
- Nhấp Search để xem các hình ảnh phù hợp
- Sử dụng tùy chọn Sort By để thay đổi thứ tự hiển thị (mặc định là mới nhất trước)
Tính năng này cho phép bạn dễ dàng xác định bất kỳ vấn đề nào có thể xảy ra trong quá trình kiểm tra và giúp tinh giản quy trình tổng thể.
Điều Hướng Trang
Sử dụng các công cụ điều hướng để chọn trang cần xem, số lượng hình thu nhỏ hiển thị trên mỗi trang, hoặc nhập số trang vào trường Go to và nhấn enter.
Tùy Chọn Điều Hướng:
- Các điều khiển chọn trang
- Cài đặt số hình thu nhỏ trên mỗi trang
- Nhập trực tiếp số trang
- Chức năng chuyển đến trang cụ thể
Thao Tác Hàng Loạt: Download, Delete, và Add to Trainset
Sau khi 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 gắn 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 liên quan đến dự án của mình.
Lựa Chọn & Quản Lý:
- Lựa Chọn Hàng Loạt: Chọn nhiều hình ảnh cùng lúc bằng tính năng bulk selection
- Nhận Diện Nhanh: Hình ảnh được gắn nhãn với kết quả dự đoán để đánh giá mức độ liên quan dễ dàng
- 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 mô hình
- Download: Tải hình ảnh xuống riêng lẻ hoặc hàng loạt
- Download With Labels: Xuất hình ảnh cùng với dữ liệu phân loại/chú thích
- Delete: Xóa các hình ảnh không mong muốn khỏi thư viện
Lợi Ích: Sau khi xác định các hình ảnh liên quan, bạn có thể chọn nhiều hình ảnh cùng lúc bằng tính năng bulk selection. Điều này sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức trong việc chọn từng hình ảnh một. Sau 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 mô hình bằng cách huấn luyện lại với dữ liệu mới. Ngoài việc thêm hình ảnh vào trainset, bạn cũng có thể tải chúng xuống hàng loạt bằng cách nhấp vào nút download. Điều này sẽ tiết kiệm thời gian cho bạn nếu cần sử dụng hình ảnh cho bất kỳ mục đích nào khác, chẳng hạn như tạo bản trình bày 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 cải thiện đáng kể quy trình làm việc của bạn và nâng cao độ chính xác của các mô hình.