Disponible avec Image Server
Deep Learning Studio 11.4 comporte des améliorations, de nouveaux outils et des corrections de bogues. Les nouveautés les plus importantes sont décrites ci-dessous.
Entités ajoutées pour 11.4
La nouvelle version comprend les améliorations suivantes :
- Amélioration de la page de destination Prepare Training Data (Préparer les données d’entraînement) pour permettre à l’utilisateur de sélectionner des unités de travail spécifiques afin de commencer la collecte, la mise à jour ou l’examen d’échantillons.
- Enrichissement de la page de destination Prepare Training Data (Préparer les données d’entraînement) pour filtrer les statistiques sur les échantillons d’unité de travail et d’apprentissage.
- Prise en charge des mises à jour d’unité de travail en mode sélection unique et en mode sélection multiple.
- Sur la page de destination Prepare Training Data (Préparer les données d’entraînement), prise en charge des mises à jour d’affectation et de statut d’échantillon, ainsi que de la suppression basée sur des filtres.
- Lors de la configuration d’un projet à l’aide d’un système de grille, l’utilisateur peut définir une zone d’intérêt pour les cellules de grille.
- Amélioration de la gestion de la structure des étiquettes avec l’ajout de l’option permettant d’approuver automatiquement les échantillons collectés si le paramètre Requiring Review (Examen requis) est désactivé.
- Amélioration de l’interface utilisateur Export Image Chips (Exporter les fragments d’image) pour inclure une option permettant de sélectionner les étiquettes à inclure ainsi qu’un filtre spatial des échantillons pour contrôler les éléments inclus lors de l’exportation.
- Lors de la collecte, de la mise à jour ou de l’examen d’échantillons, des raccourcis supplémentaires sont désormais disponibles pour sélectionner rapidement une étiquette.
- Prise en charge de l’interférence avec les zones d’intérêt définies par l’utilisateur.
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