# ViDiELClassify

Mit dem Werkzeug ViDiELClassify können Sie ein Objekt oder die gesamte Szene in einem Bild identifizieren und klassifizieren und ein identifiziertes oder klassifiziertes Bildsegment in einem Stapel von Bildern vorhersagen. Das Werkzeug ViDiELClassify verwendet die Deep-Learning-Technologie, um Merkmale und Unterschiede eines ausgewählten Bildteils zu unterscheiden, und gibt Ihnen in Echtzeit Rückmeldung zu Ihrem Trainingsfortschritt.

## Workflow

1. Ziehen Sie das Werkzeug ViDiELClassify per Drag-and-Drop in Ihre Tabelle.

   Hinweis: In diesem Beispiel haben wir bereits einen Bildstreifen aufgenommen und eine Vorrichtung erstellt. Informationen zum Erstellen eines Bildstreifens finden Sie unter Bildstreifen verwalten. Informationen zum Erstellen einer Vorrichtung finden Sie unter Funktion „TrainPatMaxRedLine“ trainieren und FindPatMaxRedLine.

   Das Eigenschaftsblatt wird angezeigt.

2. Geben Sie den Vorrichtungsbereich an:
   1. Klicken Sie auf Vorrichtung, um die Koordinatenzellen zu öffnen.

   2. Klicken Sie links oben im Bereich auf Absolute Referenz einfügen.

   3. Wählen Sie die Vorrichtungskoordinaten in der Tabelle aus und klicken Sie auf Änderungen übernehmen.

   4. Wählen Sie den Bereich in Ihrem Bild aus, für den Sie das Werkzeug ViDiELClassify trainieren möchten.

3. So trainieren Sie das Werkzeug ViDiELClassify:

   1. Aktivieren Sie die Option Beispiele erfassen auf der Registerkarte Allgemein des Eigenschaftsblatts, um Ihre Bilder vom Bildstreifen zu übernehmen.

      Hinweis:
      - Es können maximal 300 Beispiele erfasst werden.
      - Sie können die Größe des Inspektionsbereichs oder den Bildtyp nicht ändern, nachdem Sie mit dem Erfassen von Beispielen begonnen haben.

   2. Beim Erfassen von Beispielen wird die Tabelle automatisch mit Labelwerten ausgefüllt. Da Sie noch keine Bilder trainiert haben, befinden sich alle im Zustand #ERR.

   3. Um Bilder in das Training aufzunehmen, gehen Sie zu Aufzeichnung/Wiedergabe und klicken Sie auf Weiter, um Bilder zum Werkzeug hinzuzufügen.

      Hinweis: Fügen Sie Bilder jedes Klassentyps hinzu, den Sie im Training des Werkzeugs ViDiELClassify verwenden möchten.

      Die Tabellenfunktion zeigt an, wie viele nicht gelabelte Bilder im Werkzeug vorhanden sind, d. h. wie viele Bilder Sie aus dem Bildstreifen hinzugefügt haben.

   Mehr über die ViDiELClassify-Ausgaben erfahren Sie in der Tabelle unten.

   Parameter | Beschreibung
   --- | ---
   Integrität | Zeigt den Wert für die Integrität des Modells an.
   Klassenanzahl | Zeigt die Anzahl der von Ihnen angegebenen Klassen an.
   Label | Listet die angegebenen Klassennamen auf.
   Bilderanzahl | Zeigt die Anzahl der Bilder an, die der jeweiligen Klasse zugeordnet sind.
   Güte | Zeigt die beste Prognose für die Bilder an, die der jeweiligen Klasse zugeordnet sind. Hinweis: Die Konfidenzbewertung ist ein Wert zwischen 0 und 100 (wobei 100 die höchste Konfidenz angibt). Die Güte gibt die Konfidenz für die Genauigkeit der Prognose des Werkzeugs ViDiELClassify und die Vergabe des richtigen Labels für ein bestimmtes Bild durch ViDiELClassify an.
   Nicht gelabelt | Zeigt die Anzahl der Bilder an, die Sie nicht manuell gelabelt haben.

4. Jetzt können Sie mit dem Training des Werkzeugs beginnen.

   1. Doppelklicken Sie auf die Funktion ViDiEL in der Tabelle, um das Eigenschaftsblatt zu öffnen.

   2. Klicken Sie auf die Registerkarte Trainieren.

   3. Klicken Sie auf Neue Klasse hinzufügen, um neue Klassen hinzuzufügen.

   4. Klicken Sie auf die entsprechende Klasse, um das Bild zu klassifizieren.

      Hinweis: Die Zahlen neben den Klassen geben die Anzahl der Bilder an, die Sie mit dieser bestimmten Klasse gelabelt haben.

      Mehr über die Registerkarte Trainieren erfahren Sie in der Tabelle unten.

      Nummer | Komponente | Beschreibung
      --- | --- | ---
      1. | Vorschau | Vorschau des aktuell verwendeten Bilds.
      2. | Bild | Sie können ein Bild in der Sammlung überspringen oder aus der Sammlung entfernen.
      3. | Klassifizieren | Fügen Sie neue Klassen hinzu und klassifizieren Sie Bilder. Die gelben Kreise zeigen einen Bewertungsring für jede Klasse an.
      4. | Modellintegrität | Modellintegrität ist ein Maß für die Genauigkeit des Modells, wenn es anhand der Serie beschrifteter Bilder im Werkzeug validiert wird. Die Modellintegrität nimmt tendenziell zu, wenn Sie jeder Klasse weitere repräsentative Bilder hinzufügen. Wenn einzelne Klassen von einem Bild zum anderen ein hohes Maß an Variabilität aufweisen, kann die Modellintegrität niedrig bleiben, selbst wenn das Werkzeug genaue Ergebnisse prognostiziert. Ziehen Sie die Modellintegrität nicht als feste Referenz für die Werkzeugvalidierung heran.

5. Im Vorschaubereich der Registerkarte Trainieren sind die Bilder aufgeführt, die Sie zu Ihrem Bildstreifen hinzugefügt haben. Versehen Sie die Bilder mithilfe Ihrer Klassen mit Labeln.

   Wenn Sie ein Bild labeln, lädt das Werkzeug automatisch das nächste Bild im Bildstreifen.

6. Jetzt können Sie Ihre gelabelten Bilder auf der Registerkarte Bild prüfen. Klicken Sie auf Aktualisieren, um alle erfassten Daten anzuzeigen.

   Mehr über die Registerkarte Bild erfahren Sie in der Tabelle unten:

   Nummer | Komponente | Beschreibung
   --- | --- | ---
   1. | Auswahl entfernen | Ausgewählte Bilder aus der Klassifizierung entfernen.
   2. | Label von Auswahl entfernen | Label von den ausgewählten, bereits gelabelten Bilder entfernen.
   3. | Label anwenden | Ein neues Label auf ein nicht gelabeltes Bild oder ein anderes Label auf ein bereits gelabeltes Bild anwenden.
   4. | Nicht gelabelte entfernen | Alle Bilder aus der Spalte Nicht gelabelte Bilder entfernen.
   5. | Modellintegrität | Maß für die Genauigkeit des Modells, wenn es anhand der Serie beschrifteter Bilder im Werkzeug validiert wird. Die Modellintegrität nimmt tendenziell zu, wenn Sie jeder Klasse weitere repräsentative Bilder hinzufügen. Wenn einzelne Klassen von einem Bild zum anderen ein hohes Maß an Variabilität aufweisen, kann die Modellintegrität niedrig bleiben, selbst wenn das Werkzeug genaue Ergebnisse prognostiziert. Ziehen Sie die Modellintegrität nicht als feste Referenz für die Werkzeugvalidierung heran.
   6. | Klasse | Zeigt die angegebenen Klassen und die Anzahl der gelabelten Bilder in dieser bestimmten Klasse an.
   7. | Werkzeugergebnisse | Bestanden: Das Werkzeug besteht die Klasse mit der höchsten Güte. Nicht bestanden: Das Werkzeug besteht nicht die Klasse mit der höchsten Güte. Alte Jobs werden aktualisiert, wobei es möglich ist, dass sie Klassen nicht bestehen, aber für vorhandene Jobergebnisse standardmäßig „Bestanden“ angezeigt wird.
   8. | Nicht gelabelte Bilder | Zeigt die Miniaturansichten nicht gelabelter Bilder in der entsprechenden Klasse an: Bilder, von denen das Werkzeug prognostizierte, dass sie zur entsprechenden Klasse gehören, die Sie nicht der entsprechenden Klasse zugewiesen haben. Das Werkzeug zeigt einen Bewertungsring auf jedem Bild an. Nicht gelabelte Bilder werden in der Reihenfolge ihrer Güte von der niedrigsten bis zur höchsten Güte sortiert
   9. | Gelabelte Bilder | Zeigt die Miniaturansichten der gelabelten Bilder in der entsprechenden Klasse an: Bilder, von denen das Tool prognostizierte, dass sie zu der entsprechenden Klasse gehören, die Sie der entsprechenden Klasse zugewiesen haben.
   10. | Papierkorb | Die entsprechende Klasse aus der Klassifizierung entfernen.

   Die folgenden Funktionen erleichtern den Label- und Klassifizierungsprozess:

   - Mehrfachauswahl von Bildern.

   - Vorschau des Vollbilds, wenn die Maus darüber bewegt wird.

   - Bilder per Drag-and-Drop ablegen.

7. Kontrollkästchen Beispiele erfassen in der Tabelle deaktivieren. Die Tabelle wird entsprechend den trainierten Bilddaten aktualisiert.