Disponible con Image Server
Las muestras de entrenamiento se utilizan para derivar chips de imágenes para entrenar modelos de aprendizaje profundo en Deep Learning Studio. Los chips de imágenes son imágenes pequeñas que contienen la entidad o el objeto de interés que se utiliza para entrenar el modelo de aprendizaje profundo.
Recopilar muestras de entrenamiento
Cree muestras de entrenamiento completando el paso Preparar datos de entrenamiento. Cuando seleccione el paso Preparar datos de entrenamiento, debe configurar el proyecto para recopilar muestras.
- Seleccione el proyecto Deep Learning Studio y ábralo.
- En la página de elección de pasos, seleccione Preparar datos de entrenamiento para iniciar el proceso de recopilación de muestras de entrenamiento.
Sugerencia:
Aparecerá un aviso para configurar el proyecto para preparar datos de entrenamiento si no se han configurado previamente.
- En el aviso, haga clic en Sí para configurar el proyecto como se indica en la sección Configurar el proyecto para entrenamiento del tema Trabajar con Deep Learning Studio proyectos.
- Haga clic en el subpaso Recopilar muestras de entrenamiento.
- Utilice las herramientas de recopilación para seleccionar todas las muestras de entrenamiento de la unidad de trabajo seleccionada.
Hay accesos directos de teclado para hacer eficiente la recopilación.
Mostrar lista de accesos directos
Alt + ?
Herramienta de mapa
Rectángulo
r
Círculo
c
Polígono
p
Polígono a partir de lazo
i
Círculo a partir de punto y zona de influencia
o
Polígono a partir de línea y zona de influencia
n
Seleccionar
s
Capas
l
Mapa base
b
Filtro
f
Navegación del mapa
Inicio
Alt + h
Acercar
+
Alejar
-
Desplazamiento panorámico
Teclas de dirección
Activar/desactivar el cursor de punto de mira
m
Sugerencia:
Todos los accesos rápidos de teclado son para usuarios de Windows. Los usuarios de Mac deben utilizar la tecla Opción en lugar de la tecla Alt.
- Haga clic en Completar o Completar y siguiente para recopilar la siguiente unidad de trabajo.
Una vez que la unidad de trabajo se marca como finalizada, no se puede seleccionar en el subpaso Recopilar muestras de entrenamiento. Una vez que la unidad de trabajo esté lista para revisión, márquela como finalizada para cambiar el estado a pendiente de revisión.
Precaución:
Si la unidad de trabajo se marcó incorrectamente como finalizada, debe configurarse como En cola en el subpaso Revisar ejemplos de entrenamiento para que vuelva a estar disponible.
Revisar muestras de entrenamiento
Una vez que la unidad de trabajo se marca como completa, está disponible para su consulta. Es necesario haber consultado todas las muestras de entrenamiento para poder pasar al siguiente paso.
- Haga clic en el subpaso Revisar muestras de entrenamiento para empezar a consultar las muestras de la siguiente unidad de trabajo que esté pendiente de revisión abierta.
La página de destino Preparar datos de entrenamiento le permite ver el estado de las unidades de trabajo y las muestras para consultar el progreso del proyecto. Los gráficos cambian de color en función del estado y se actualizan a medida que se revisan las unidades de trabajo.
Nota:
Una unidad de trabajo solo se podrá revisar cuando el recopilador haya marcado esa unidad de trabajo como finalizada.
Nota:
Para obtener información sobre una unidad de trabajo, haga clic en el mapa o en la entrada de la tabla para obtener información específica sobre esa unidad de trabajo.
La unidad de trabajo se abre con todas las muestras recolectadas enumeradas.
- Haga clic en cada muestra de entrenamiento en la lista Muestras de entrenamiento para revisarlas.
Cuando se selecciona una muestra, las opciones Aprobar seleccionada y Rechazar seleccionada aparecen en el cuadro de diálogo.
- Marcar la unidad de trabajo como Finalizada.
El subpaso vuelve a la página de destino Preparar datos de entrenamiento.
Sugerencia:
Se puede seleccionar y aprobar más de una muestra sin revisar cada una de las muestras. También puede aprobar o rechazar todas las muestras en un solo paso eligiendo la opción Aprobar todas las pendientes o Rechazar todas las pendientes. Al elegir una opción, se procesarán las unidades de trabajo seleccionadas y las muestras de entrenamiento dentro de cada una.
Accesos directos de teclado para revisar ejemplos de entrenamiento
Aprobar seleccionados | Alt + a |
Rechazar seleccionados | Alt + r |
Completada | Alt + c |
Completar y siguiente | Alt + n |
Una vez se hayan aprobado o rechazado todas las muestras de formación, aparecerá un mensaje que indica que se han revisado todas.
Actualizar propiedades de unidades de trabajo (opcional)
Si necesita actualizar manualmente las propiedades de la unidad de trabajo, existen herramientas dentro de la página de destino Preparar datos de entrenamiento. Es posible filtrar y seleccionar unidades de trabajo específicas para actualizarlas de forma eficiente.
- Haga clic en el desplegable situado bajo la sección Mostrar para utilizar un filtro predefinido y encontrar unidades de trabajo específicas.
- Si lo desea, también puede crear un filtro personalizado para seleccionar de entre las unidades de trabajo. Haga clic en el botón Filtro para abrir el cuadro de diálogo del Filtro.
- Habilite una o más de las cuatro opciones para filtrar las unidades de trabajo y establezca los criterios de filtrado.
Sugerencia:
Puede seleccionar cualquier combinación de opciones de filtro para seleccionar las unidades de trabajo deseadas. Verá el número de unidades de trabajo seleccionadas entre paréntesis junto a la opción de filtro.
Las unidades de trabajo que cumplan los criterios de filtrado se mostrarán en el mapa o en la tabla del panel izquierdo.
- Habilite una o más de las cuatro opciones para filtrar las unidades de trabajo y establezca los criterios de filtrado.
- Seleccione la unidad o unidades de trabajo que desea actualizar y las propiedades que pueden actualizarse aparecerán en el panel izquierdo.
Puede actualizar todas las unidades de trabajo seleccionadas en un solo paso en lugar de revisarlas individualmente. Este proceso le permite modificar el estado de muchas unidades de trabajo a la vez.
- Elija qué propiedad desea modificar de entre las opciones disponibles.
- Edite la propiedad en el panel.
Las ediciones realizadas en las propiedades se guardarán automáticamente.
- Haga clic en el botón Borrar selección para ver el panel izquierdo principal.
Si desea actualizar manualmente las propiedades de las unidades de trabajo seleccionadas, puede seleccionar una o varias unidades de trabajo en el mapa o la tabla y actualizarlas.
Administrar chips de imágenes
Una vez revisadas y aprobadas las muestras de entrenamiento, el último paso consiste en exportar los chips de imágenes que se utilizarán para entrenar el modelo.
- Haga clic en Administrar chips de imágenes cuando el proyecto tenga suficientes muestras de entrenamiento aprobadas.
- Haga clic en el botón Exportar para iniciar el proceso de exportación de los chips de imágenes en función de las muestras de entrenamiento.
- Como alternativa, ajuste las opciones de configuración y haga clic en Exportar.
Una vez creados los chips de imágenes, el siguiente paso es entrenar el modelo de aprendizaje profundo, el cual se completará en el subpaso Entrenar modelo.
Flujo de trabajo completo
Al seguir este flujo de trabajo, puede crear las muestras de entrenamiento y los chips de imágenes para el entrenamiento del modelo de aprendizaje profundo en un flujo de trabajo completo integral. Existen varios subpasos opcionales que se pueden usar en el proyecto. Los subpasos adicionales se facilitan para permitir la modificación de proyectos existentes a medida que se va realizando el análisis. Los siguientes son los tres subpasos requeridos:
- Recopilar muestras de entrenamiento
- Revisar muestras de entrenamiento
- Administrar chips de imágenes
Cuando se crean los chips de imágenes, estos están disponibles para el proceso de entrenamiento de aprendizaje profundo en el paso Entrenar modelo. Este subpaso se puede revisar si el modelo entrenado no cumple las expectativas para el análisis. Puede modificar o recopilar muestras de entrenamiento adicionales y crear chips de imágenes para usar en el siguiente proceso de entrenamiento de modelos.