Herramienta de análisis roja: modo Supervisado

Cuando la herramienta de análisis roja está en modo Supervisado, el objetivo es enseñar a la red la apariencia de los defectos. Durante el entrenamiento, solo se tendrán en cuenta las imágenes que estén etiquetadas. Las imágenes que contienen regiones con defectos etiquetadas se entrenan para aprender los defectos. Además, la herramienta también aprende las partes de las imágenes etiquetadas que no incluyen regiones con defectos. En general, cuando se entrena una herramienta de análisis roja en modo Supervisado, se la está entrenando para detectar y responder a los defectos. Por tanto, la pauta más importante a la hora de etiquetar imágenes es que si se etiqueta una imagen como que contiene un defecto, deben etiquetarse todos y cada uno de los defectos de la imagen.

Al etiquetarse una imagen como buena en el modo Supervisado (es decir, una imagen que no contenga ninguna región con defectos), la herramienta también utilizará dicha imagen para el entrenamiento. En particular, la herramienta intentará entrenar la red para que las imágenes etiquetadas como buenas no generen ninguna respuesta a los defectos. El hecho de añadir imágenes buenas etiquetadas y sin defectos a su Conjunto de entrenamiento puede ayudarle a validar el rendimiento de la herramienta al clasificar imágenes buenas y malas.

Al seleccionar imágenes, deberá asegurarse de disponer de un conjunto de imágenes de entrenamiento que incluya todos los defectos que espera encontrar durante el tiempo de ejecución, así como imágenes sin defectos. Si no le ha enseñado a la herramienta la apariencia de un defecto concreto, la herramienta no encontrará esos defectos. Por ejemplo, si solo le enseña a la herramienta el aspecto de las manchas, esta no encontrará arañazos.

En el modo Supervisado, el proceso de entrenamiento de la herramienta es el siguiente:

Reúna imágenes que representen la gama completa de defectos que espera encontrar.

Repase cada imagen del conjunto de imágenes de entrenamiento y etiquete cuidadosamente los defectos.

Defecto	Etiqueta

Añada unas cuantas imágenes buenas y etiquétalas como buenas.
Entrene la herramienta.

Valide la herramienta presentando imágenes que no se hayan utilizado durante el entrenamiento, que contengan defectos, así como imágenes buenas que no los tengan.

Marcado de defectos