# ViDiELClassify

利用 ViDiELClassify 工具，您可以识别和分类图像上的对象或整个场景，并预测一批图像上已识别或已分类的图片片段。ViDiELClassify 工具利用深度学习技术来区分所选图像部分的特征和差异，为您提供有关训练进度的实时反馈。

## 工作流

1. 将 ViDiELClassify 工具拖放到您的电子表格。

   注意:在这个例子中，我们已经采集了一个胶片并创建了一个夹具。要创建胶片，请参阅管理胶片。要创建夹具，请参阅训练 TrainPatMaxRedLine 函数和FindPatMaxRedLine。

   属性表随即弹出。

2. 指定夹具区域：
   1. 单击夹具打开坐标单元格。

   2. 在窗格的左上角单击插入绝对引用。

   3. 从电子表格中选择夹具坐标并单击接受更改。

   4. 在您的图像中选择您希望训练 ViDiELClassify工具的区域。

3. 要训练 ViDiELClassify 工具：

   1. 在属性表的常规选项卡上选中收集样本，以从胶片收集您的图像。

      注意:
      - 可收集样本的最大数量为 300。
      - 开始采集样本后，您无法更改关注区域的大小或图像类型。

   2. 收集样本会自动使用标签值填充电子表格。由于您尚未训练任何图像，因此它们都处于 #ERR 状态。

   3. 要在训练中包含图像，请转到记录/回放，然后单击下一步将图像添加到工具。

      注意:确保所添加的图像具有您希望在训练 ViDiELClassify 工具中使用的每个类类型。

      电子表格函数向您显示工具中有多少未标记的图像 - 也就是说，您从胶片添加了多少图像。

   要了解关于 ViDiELClassify 输出的更多信息，请见下表。

   参数 | 说明
   --- | ---
   运行状况 | 显示模型的健康值。
   类的数量 | 显示您指定的类的数量。
   标签 | 列出指定的类名称。
   图像数量 | 显示归属于相应类的图像数量。
   分数 | 显示归属于相应类的图像的最佳预测。 注意:置信度分数是 0-100 之间的分数（100 表示置信度最高）。该分数表示 ViDiELClassify 工具预测正确以及 ViDiELClassify 工具准确标注特定图像的置信度。
   未标注 | 显示您未手动标注的图像数量。

4. 现在您可以开始训练该工具了。

   1. 在电子表格上双击 ViDiEL 功能来打开属性表。

   2. 单击训练选项卡。

   3. 单击添加新类来添加新类。

   4. 单击相应的类来对图像进行分类。

      注意:类旁边的数字表示您用该特定类标注的图像数量。

      要了解关于训练选项卡的更多信息，请参见下表。

      数字 | 组件 | 说明
      --- | --- | ---
      1. | 预览 | 当前使用的图像的预览。
      2. | 图像 | 您可以跳过或从集合中删除图像。
      3. | 分类 | 添加新类并对图像进行分类。黄色圆圈显示每个类的分数环。
      4. | 模型运行状况 | 模型运行状况是依据工具中的一组已标注图像进行验证时对模型准确性的一种度量。随着您向每个类添加更多代表性图像，模型运行状况表示的准确性往往会增大。 如果单个类所含图像之间存在很大程度的可变性，则模型运行状况仍可能会保持在较低水平，即使该工具可以预测准确结果也是如此。因此，不要将模型运行状况用作工具验证的硬参考。

5. 训练选项卡的预览部分列出了您已添加到胶片的图像。使用您的类标注图像。

   当您标注图像时，该工具会自动加载胶片中的下一个图像。

6. 现在您可以在图像选项卡中检查已标注的图像。单击刷新可查看所有已采集的数据。

   要了解关于图像选项卡的更多信息，请参见下表：

   数字 | 组件 | 说明
   --- | --- | ---
   1. | 移除已选内容 | 从分类中移除选定图像。
   2. | 取消标注所选内容 | 取消标注所选定的已标注图像。
   3. | 应用标签 | 将新标签应用于未标注的图像，或将不同的标签应用于已标注的图像。
   4. | 移除未标注 | 从未标注图像列移除所有图像。
   5. | 模型运行状况 | 根据工具中的一组已标注图像验证时的模型准确度的度量。随着您向每个类添加更多代表性图像，模型运行状况表示的准确性往往会增大。 如果单个类所含图像之间存在很大程度的可变性，则模型运行状况仍可能会保持在较低水平，即使该工具可以预测准确结果也是如此。因此，不要将模型运行状况用作工具验证的硬参考。
   6. | 类 | 显示您指定的类和该特定类中已标注图像的数量。
   7. | 工具结果 | 通过：该工具通过了具有最高分数的类。 失败：该工具未通过具有最高分数的类。 旧作业升级为能够让类失败，但现有作业结果默认为通过。
   8. | 未标注的图像 | 显示相应类中未标注图像的缩略图：工具预测属于相应类但您未分配给相应类的图像。该工具在每个图像上显示一个分数环。未标注的图像按分数从低到高的顺序排序
   9. | 已标注的图像 | 显示相应类中已标注记图像的缩略图：工具预测属于相应类且您分配给相应类的图像。
   10. | 回收站 | 从分类中删除相应的类。

   为了使标注和分类过程更容易，您可以使用以下功能：

   - 多选图像。

   - 在鼠标悬停时预览完整图像。

   - 拖放图像。

7. 在电子表格上取消勾选收集样本。该表格会根据经过训练的图像数据进行更新。