# Outil ViDi EL Classify

Avec l’outil Classer, vous pouvez rapidement entraîner un modèle d’apprentissage profond pour prédire précisément la classification d’une image.

L’outil Classer vous permet de spécifier une région d’intérêt (ROI), soit à partir de l’image entière, soit à partir d’une zone fixe de l’image, et d’apprendre à l’outil à détecter un élément en étiquetant un ensemble d’apprentissage initial d’images. Une fois l’apprentissage de l’outil Classer terminé, celui-ci est capable de déterminer la classe de cette région sur d’autres images par comparaison avec l’ensemble d’apprentissage. L’outil Classer utilise l’apprentissage profond pour distinguer les caractéristiques et les différences dans la portion d’image sélectionnée, vous indiquant en temps réel la progression de l’apprentissage et la précision des prédictions de classe.

Pour utiliser l’outil Classer :

1. Sélectionnez l’outil Classer dans la rubrique des outils ViDi EL dans l’étape d’application Inspection.

2. Positionnez le cadre Classer une région sur la portion de l’image que vous voulez classer. Pour positionner le cadre Classer une région, faites-le glisser vers la zone de l’image que vous voulez classer. Pour redimensionner le cadre Classer une région, cliquez sur les coins du cadre et déplacez-les. Pour faire tourner le cadre Classer une région, cliquez sur le bouton pivoter du cadre et déplacez-le.

3. Cliquez sur OK dans le coin droit de la boîte de dialogue Directions.

   Remarque : Après avoir cliqué sur OK, vous ne pouvez plus redimensionner la région d’intérêt (ROI).

4. Après avoir cliqué sur OK, l’outil Classer apparaît dans la liste des outils configurés et le volet de modification des propriétés d’outil Classer s’ouvre.

5. Pour procéder à l’apprentissage de la première image, cliquez sur l’étiquette de classe à laquelle vous voulez l’associer. Les étiquettes de classe par défaut sont NG et OK. Cette opération ajoute le segment Classer une région de l’image à la base de données des images étiquetées, et l’outil commence à prédire la classe pour toutes les nouvelles images qui lui sont présentées (soit en déclenchant la caméra, soit en parcourant la séquence vidéo). Remarquez que le nombre d’images étiquetées à droite du champ d’étiquette de classe augmente de 1 lorsque l’image est ajoutée à la base de données de l’outil.

6. Pour modifier une étiquette de classe, cliquez sur Modifier à droite du champ de l’étiquette de classe et entrez l’étiquette que vous voulez dans le champ. Appuyez sur la touche Entrée pour renommer l’étiquette de la classe. Pour ajouter une nouvelle classe, cliquez sur Ajouter nouvelle classe.

7. À mesure que vous étiquetez des images, l’outil commence à prédire les résultats des images non étiquetées qui sont en cours de traitement et affichées dans la fenêtre d’image. La classe prédite est représentée par un cercle jaune à côté de chaque classe. Un score de confiance accompagne chaque image, représenté par le demi-cercle vert.

8. Une fois que vous avez étiqueté certaines images, cliquez sur Modifier classes pour vérifier si chaque étiquette d’image est correcte. Vous pouvez également ajouter d’autres images non étiquetées à la base de données de l’outil dans le volet Modifier classes.

Remarque : 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. Par conséquent, la valeur de l’intégrité du modèle n’est pas nécessairement représentative pour valider le bon fonctionnement de l’outil.
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 ViDi EL Classer et de la précision de l’étiquetage d’une image par l’outil ViDi EL Classer.