# ViDiELClassify

Avec l’outil ViDiELClassify, vous pouvez identifier et classer un objet ou une scène entière sur une image, et prédire un segment d’image identifié ou classé dans une base d’images. L’outil ViDiELClassify utilise une technologie de Deep Learning pour distinguer les caractéristiques et les différences d’une partie d’image sélectionnée, vous apportant ainsi des informations en temps réel sur les progrès de votre apprentissage.

## Flux de traitement

1. Glissez-déposez l’outil ViDiELClassify sur votre feuille de calcul.

   Remarque : Dans cet exemple, nous avons déjà acquis une séquence vidéo et créé un repère. Pour créer une séquence vidéo, consultez la rubrique Gestion de la séquence vidéo. Pour créer un repère, consultez la rubrique Lancer l’apprentissage de la fonction TrainPatMaxRedLine et FindPatMaxRedLine

   La Feuille de propriétés s’affiche à l’écran.

2. Indiquez la région du repère :
   1. Cliquez sur Repère pour ouvrir les cellules aux coordonnées indiquées.

   2. Cliquez sur Insérer une référence absolue dans le coin supérieur gauche du volet.

   3. Sélectionnez les coordonnées du repère sur la feuille de calcul et cliquez sur Accepter les changements.

   4. Sur votre image, sélectionnez la Région appropriée pour lancer l’apprentissage de l’outil ViDiELClassify.

3. Pour lancer l’apprentissage de l’outil ViDiELClassify :

   1. Cochez Collecter des échantillons dans l’onglet Général de la Feuille de propriétés pour récupérer vos images de la séquence vidéo.

      Remarque :
      - Le nombre maximum d’échantillons pouvant être collectés est de 300.
      - Vous ne pouvez pas modifier la taille de la région d’intérêt ou le type d’image après avoir commencé à collecter des échantillons.

   2. La collecte d’échantillons remplit automatiquement la feuille de calcul avec des valeurs d’étiquette. Puisque vous n’avez pas encore utilisé d’images pour l’apprentissage, elles sont toutes dans l’état #ERR.

   3. Pour ajouter des images et lancer l’apprentissage de l’outil, cliquez sur Enregistrement/Lecture puis sur Suivant.

      Remarque : Assurez-vous d’ajouter des images correspondant à tous les types de classe que vous souhaitez utiliser pour l’apprentissage de l’outil ViDiELClassify .

      La fonction Feuille de calcul vous indique le nombre d’images non étiquetées dans l’outil, c’est-à-dire le nombre d’images que vous avez ajoutées à partir de la Séquence vidéo.

   Pour en savoir plus sur les sorties du ViDiELClassify, consultez le tableau ci-dessous.

   Paramètre | Description
   --- | ---
   Intégrité | Indique la valeur d’intégrité du modèle.
   Nb classes | Indique le nombre de classes que vous avez spécifié.
   Label | Liste les noms des classes spécifiées.
   Nb images | Indique le nombre d’images attribuées à la classe correspondante.
   Score | Indique la meilleure prédiction pour les images attribuées à la classe correspondante. Remarque : Le score de confiance est un score compris entre 0 et 100 (100 pour la confiance maximale). Le score indique la confiance en l’exactitude de la prédiction de l’outil ViDiELClassify et de la précision de l’étiquetage d’une image par l’outil ViDiELClassify.
   Sans étiquette | Indique le nombre d’images que vous n’avez pas étiquetées manuellement.

4. Vous pouvez maintenant commencer l’apprentissage de l’outil.

   1. Effectuez un double-clic sur la fonction ViDiEL de la feuille de calcul pour ouvrir la Feuille de propriétés.

   2. Cliquez sur l’onglet Apprendre.

   3. Cliquez sur Ajouter une nouvelle classe pour ajouter de nouvelles classes.

   4. Cliquez sur la classe correspondante pour classer l’image.

      Remarque : Les nombres à côté des classes indiquent le nombre d’images que vous avez étiquetées avec la classe en question.

      Pour en savoir plus sur l’onglet Apprendre, consultez le tableau ci-dessous.

      Nombre | Composant | Description
      --- | --- | ---
      1. | Aperçu | Permet d’obtenir un aperçu de l’image en cours d’utilisation.
      2. | Image | Permet d’ignorer ou de supprimer une image de la collection.
      3. | Classifier | Ajoutez de nouvelles classes et classez les images. Les cercles jaunes représentent un score en forme d’anneau pour chaque classe.
      4. | Intégrité du modèle | L’intégrité du modèle est une mesure de la précision du modèle lorsqu’il est comparé à l’ensemble des images étiquetées dans l’outil. L’intégrité du modèle tend à augmenter à mesure que vous ajoutez des images plus représentatives dans chaque classe. Si, d’une image à l’autre, chaque classe présente une grande variabilité, l’intégrité du modèle peut rester faible, même si l’outil prédit des résultats précis. N’utilisez pas l’intégrité du modèle comme valeur représentative pour valider le bon fonctionnement de l’outil.

5. La section Aperçu de l’onglet Apprendre répertorie les images que vous avez ajoutées à votre séquence vidéo. Étiquetez les images en vous appuyant sur vos classes.

   Après chaque étiquetage, l’outil charge automatiquement l’image suivante de la séquence vidéo.

6. Vous pouvez désormais revoir vos images étiquetées dans l’onglet Image. Cliquez sur Actualiser pour consulter toutes les données acquises.

   Pour en savoir plus sur l’onglet Image, consultez le tableau ci-dessous :

   Nombre | Composant | Description
   --- | --- | ---
   1. | Supprimer les éléments sélectionnés | Supprime les images sélectionnées de la classification.
   2. | Enlever les étiquettes des éléments sélectionnés | Enlève les étiquettes des images sélectionnées déjà étiquetées.
   3. | Appliquer étiquette | Applique une nouvelle étiquette à une image non étiquetée ou une étiquette différente à une image déjà étiquetée.
   4. | Supprimer les éléments sans étiquette | Supprime toutes les images de la colonne Images sans étiquettes.
   5. | Intégrité du modèle | Mesure la précision du modèle lorsqu’il est comparé à l’ensemble des images étiquetées dans l’outil. L’intégrité du modèle tend à augmenter à mesure que vous ajoutez des images plus représentatives dans chaque classe. Si, d’une image à l’autre, chaque classe présente une grande variabilité, l’intégrité du modèle peut rester faible, même si l’outil prédit des résultats précis. N’utilisez pas l’intégrité du modèle comme valeur représentative pour valider le bon fonctionnement de l’outil.
   6. | Catégorie | Indique les classes que vous avez spécifiées et le nombre d’images étiquetées dans cette classe spécifique.
   7. | Résultats des outils | Succès :l’outil obtient un succès pour la classe avec le score le plus élevé. Échec : l’outil obtient un échec pour la classe avec le score le plus élevé. Les anciens projets sont mis à niveau avec un risque d’échec pour les classes. Les projets existants, quant à eux, obtiennent par défaut un succès.
   8. | Images sans étiquettes | Affiche les vignettes des images non étiquetées dans la classe correspondante : les images qui, selon l’outil, appartiennent à la classe correspondante et que vous ne leur avez pas attribuée. L’outil affiche un score en forme d’anneau sur chaque image. Les images non étiquetées sont triées par score, du plus faible au plus élevé.
   9. | Images étiquetées | Affiche les vignettes des images étiquetées dans la classe correspondante : les images qui, selon l’outil, appartiennent à la classe correspondante et que vous leur avez attribuée.
   10.. | Corbeille | Supprime la classe correspondante de la classification.

   Pour faciliter le processus d’étiquetage et de classification, vous pouvez utiliser les fonctionnalités suivantes :

   - images à sélection multiple ;

   - aperçu de toute l’image au survol de la souris ; et

   - glisser-déposer des images.

7. Décochez Collecter des échantillons sur la feuille de calcul. Le tableau se met à jour en fonction des données d’images d’apprentissage.