创建和编辑集

完成图像数据库构建后，就可以开始使用图像样本集功能。将图像组织成图像样本集并不是训练该工具的必需操作，但为了便于训练，建议这样做。

 

创建图像样本集

要创建图像集，请执行以下操作：

1. 在视图浏览器中，筛选要包含在图像样本集中的图像。

2. 从“N 视图操作”菜单中，选择添加要设置的样本。

   

3. 在“添加要设置的样本”对话框中，输入图像样品组的描述性名称，例如"Train- Line1(04092019)"。

   

4. “数据库概述”将显示新集合。

   

5. 您可以将鼠标悬停在集合上来修改集合的颜色代码和名称。

   

   

 

对图像样本集进行筛选或排序

还可以筛选和排序图像样本集合。例如，如果要根据难度或分数查看图像样本集中的所有图像，只需双击“数据库概述”中所需的图像样本集，然后使用“排序”字段优化集合中的图像样本。

 

将图像添加到现有图像样本集

您可以右键单击视图浏览器中的图像或图像显示区域，将图像添加到现有图像集。

 

使用图像样本集作为训练和测试集

配置了图像样本集之后，可将其用于训练和测试 Deep Learning 工具，从而能在部署工具之前对其进行验证。

 

1. 根据收集图像的数据库，创建训练图像样本集。
2. 创建单独的集合作为测试图像样本集。
3. 标记训练和测试图像样本集中的所有图像/视图。
4. 在“训练集”对话框中，选择训练图像样本集并训练该工具。
5. 在“数据库概述”中，双击测试图像样本集，将其载入视图浏览器。
6. 从“N 视图操作”菜单中，选择“清除标记”。
7. 处理图像。

8. 然后，“数据库概述”将显示测试图像集的统计信息。

   Note: 或者，您也可以使用“数据库概述”中的筛选条件来加载和处理图像样本集。