# ViDi EL Classify Tool

Con la herramienta de clasificación Classify se puede entrenar rápidamente un modelo de aprendizaje profundo capaz de predecir con precisión la clase a la que pertenece una imagen.

La herramienta Classify permite especificar la región de interés (RDI), ya sea esta el área de toda la imagen o una zona fija de la misma, y entrenar la herramienta mediante el etiquetado de un conjunto inicial de imágenes para el entrenamiento. Una vez entrenada la herramienta Classify, esta es capaz de proporcionar la clase a la que pertenece esa región en otras imágenes a partir de comparaciones que realiza con el conjunto de entrenamiento. La herramienta Classify utiliza la tecnología de aprendizaje profundo para distinguir características y diferencias en la parte seleccionada de la imagen, ofreciendo además información en tiempo real sobre el progreso de su entrenamiento y la calidad de las predicciones de clasificación.

Para utilizar la herramienta Classify:

1. Seleccione la herramienta Classify de entre el conjunto de herramientas ViDi EL Tools, en el paso de aplicación Inspección.

2. Sitúe el recuadro de la región a clasificar (Classify Region) en la parte de la imagen que desee clasificar. Para situar convenientemente el recuadro Classify Region, haga clic sobre él y arrástrelo a la zona de la imagen que desee clasificar. Para cambiar el tamaño del recuadro Classify Region, haga clic sobre él y arrastre las esquinas del recuadro. Para girar el recuadro Classify Region, haga clic sobre él y arrastre convenientemente el botón de rotación que presenta el recuadro.

3. Haga clic sobre OK (Aceptar) en la esquina derecha bajo el cuadro de Direcciones.

   Nota: Una vez haya hecho clic sobre Aceptar, ya no podrá cambiar el tamaño de la región de interés (RDI).

4. Tras haber hecho clic sobre Aceptar, la herramienta Classify aparecerá en la lista de herramientas configuradas y se abrirá el panel de edición de propiedades de la herramienta Classify.

5. Para entrenar con la primera imagen, haga clic sobre la etiqueta de clase con la que desee clasificar la imagen. Las etiquetas de clase predeterminadas son etiquetas NG y OK. Al hacerlo, se añade el segmento de imagen correspondiente a Classify Region a la base de datos de imágenes etiquetadas y la herramienta empieza con la labor de predecir la clase de cualquier nueva imagen que se le presente (ya sea tras una señal de disparo enviada a la cámara o en un ciclo de examinación de una película grabada/reproducida). Obsérvese que el número de imágenes etiquetadas, visualizado a la derecha del campo de la etiqueta de clase, aumenta en 1 cuando se añade una imagen a la base de datos de la herramienta.

6. Para editar una etiqueta de clase, haga clic sobre el botón de edición, situado a la derecha del campo de la etiqueta de clase, y rellene la etiqueta que desee visualizar en el campo. Pulse Entrar para que se dé el nombre entrado a la etiqueta de clase. Para añadir una nueva clase, haga clic sobre Agregar clase nueva.

7. A medida que se vayan etiquetando más imágenes, la herramienta empezará a predecir resultados para imágenes no etiquetadas que se estén procesando y visualizando en la ventana de imágenes. La clase predicha se señala mediante un círculo amarillo situado junto a la clase, mientras que la puntuación de confianza asignada a la imagen se señala mediante un semicírculo verde.

8. Una vez tenga ya algunas imágenes etiquetadas, haga clic sobre Editar clases para comprobar si la etiqueta dada a cada imagen es correcta. En el panel de Editar clases, se pueden añadir también más imágenes sin etiquetar a la base de datos de la herramienta.

Nota: Estado del modelo proporciona una medida de la precisión del modelo, realizándose la verificación mediante cotejos con el conjunto de imágenes etiquetadas en la herramienta. El valor de Estado del modelo tiende a aumentar a medida que se añaden más imágenes representativas a las distintas clases. Si en una clase hay una gran variabilidad entre imágenes, el estado del modelo puede seguir siendo bajo, aunque la herramienta prediga resultados precisos. Por ello, no se puede utilizar el Estado del modelo como una referencia inequívoca para confirmar la validez de la herramienta.
Nota: Puntuación de fiabilidad puede tener una valor de 0 a 100 (100 corresponde a máxima fiabilidad). Esta puntuación denota el grado de fiabilidad de que las predicciones de la herramienta Classify de ViDi EL son correctas y de que la herramienta Classify etiqueta con precisión una determinada imagen.