# ViDiELClassify

La herramienta ViDiELClassify permite identificar y clasificar un objeto o una escena completa en una imagen, así como predecir un segmento de imagen identificado o clasificado en un lote de imágenes. La herramienta ViDiELClassify utiliza tecnología de aprendizaje profundo para distinguir características y diferencias en una parte seleccionada de la imagen, por lo que le puede proporcionar información en tiempo real sobre el progreso de su entrenamiento.

## Flujo de trabajo

1. Arrastre y suelte la herramienta ViDiELClassify en la hoja de cálculo.

   Nota: En este ejemplo, ya se ha capturado una película y creado un elemento posicionador. Para crear una película, consulte Manejo de Filmstrip. Para crear un elemento posicionador, consulte Entrenar la función TrainPatMaxRedLine y FindPatMaxRedLine.

   Aparece visualizada la Hoja de propiedades.

2. Especifique la región del elemento posicionador:
   1. Haga clic sobre Fixture (elemento posicionador) para abrir las celdas de coordenadas.

   2. Haga clic sobre Insert Absolute Reference, en la esquina superior izquierda del panel.

   3. En la hoja de cálculo, seleccione las coordenadas del elemento posicionador y haga clic sobre Accept changes.

   4. Seleccione la Región de la imagen para la que desea entrenar la herramienta ViDiELClassify.

3. Para entrenar la herramienta ViDiELClassify:

   1. Marque Collect samples en la ficha General de la hoja de propiedades para recopilar las imágenes de la película.

      Nota:
      - Se pueden recopilar como máximo 300 muestras.
      - No se puede cambiar el tamaño de la región de interés ni el tipo de imagen una vez ya se haya empezado a recopilar muestras.

   2. Mientras se recopilan muestras, se rellena automáticamente la hoja de cálculo con los valores de etiqueta. Si no se ha entrenado aún con ninguna imagen, se encontrarán todos en estado #ERR.

   3. Para incluir imágenes para el entrenamiento, vaya a Record/Playback y haga clic sobre Next para agregar las imágenes a la herramienta.

      Nota: Asegúrese de agregar las imágenes con el tipo de clase que desee que se utilice al entrenar la herramienta ViDiELClassify.

      La función Spreadsheet le indica el número de imágenes no etiquetadas que hay en la herramienta, es decir, el número de imágenes que ha añadido desde Filmstrip.

   Para obtener más información sobre los datos de salida de ViDiELClassify salidas, consulte la tabla siguiente.

   Parámetro | Descripción
   --- | ---
   Health | Muestra el estado de salud del modelo.
   Num Class | Muestra la cantidad de clases que ha especificado.
   Label | (Etiqueta) Presenta en una lista los nombres de clase especificados.
   Num Image | Muestra la cantidad de imágenes atribuidas a la clase en cuestión.
   Score | (Puntuación) Muestra la mejor predicción para las imágenes atribuidas a la clase en cuestión. Nota: Confidence Score (Puntuación de fiabilidad) puede tener una valor entre 0 y 100 (100 corresponde a máxima fiabilidad). Esta puntuación indica hasta qué punto puede considerarse correcta la predicción de la herramienta ViDiELClassify y precisa la etiqueta de clasificación que ha dado la herramienta ViDiELClassify a una imagen determinada.
   Unlabeled | (Sin etiqueta) Muestra el número de imágenes que no se han etiquetado manualmente.

4. Ahora ya puede empezar a entrenar la herramienta.

   1. En la hoja de cálculo, haga doble clic sobre la función ViDiEL para la hoja de propiedades.

   2. Haga clic sobre la ficha Train.

   3. Haga clic sobre Add New Class para agregar nuevas clases.

   4. Haga clic sobre la clase pertinente para la clasificación de la imagen.

      Nota: Los números junto a las clases indican la cantidad de imágenes que ha etiquetado con clase en cuestión.

      Para obtener más información sobre la ficha Train, consulte la tabla siguiente.

      Número | Componente | Descripción
      --- | --- | ---
      1. | Preview | Vista previa de la imagen actualmente en uso.
      2. | Image | Permite omitir o eliminar una imagen de la colección.
      3. | Classify | Permite agregar nuevas clases y clasificar imágenes. Los círculos amarillos presentan un aro de puntuación para cada clase.
      4. | Model Health | Model health o «estado del modelo» proporciona una medida de la precisión del modelo, realizándose la verificación mediante cotejos con un conjunto de imágenes etiquetadas en la herramienta. El valor del 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 valor del estado del modelo puede seguir siendo bajo, aunque la herramienta prediga resultados precisos. No utilice el estado del modelo como un dato inequívoco para valorar la validez de la herramienta.

5. La sección de vista previa de la ficha Train presenta una lista con las imágenes que ha agregado a película. Etiquete las imágenes utilizando las clases que ha definido.

   Cuando se etiqueta una imagen, la herramienta carga automáticamente la siguiente imagen en Filmstrip (película).

6. Ahora ya puede revisar las imágenes etiquetadas en la ficha Image. Haga clic sobre Refresh para ver todos los datos capturados.

   Para más información sobre la ficha Image, consulte la tabla siguiente:

   Número | Componente | Descripción
   --- | --- | ---
   1. | Remove selected | Elimina las imágenes seleccionadas de la clasificación.
   2. | Unlabel selected | Elimina las etiquetas de las imágenes seleccionadas ya etiquetadas.
   3. | Apply label | Aplica una nueva etiqueta a una imagen que no tiene etiqueta o que se etiquetó con una etiqueta diferente.
   4. | Remove Unlabeled | Elimina todas las imágenes de la columna Unlabeled Images (imágenes sin etiqueta).
   5. | Model health | Model health o «estado del modelo» proporciona una medida de la precisión del modelo, realizándose la verificación mediante cotejos con un conjunto de imágenes etiquetadas en la herramienta. El valor del 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 valor del estado del modelo puede seguir siendo bajo, aunque la herramienta prediga resultados precisos. No utilice el estado del modelo como un dato inequívoco para valorar la validez de la herramienta.
   6. | Class | Muestra las clases especificadas y la cantidad de imágenes etiquetadas en las distintas clases.
   7. | Tool Results | Pass:La herramienta aprueba la clase con la puntuación más alta. Fail: La herramienta rechaza la clase con la puntuación más alta. Las tareas anteriores se actualizan con la posibilidad de rechazo, pero los resultados de las tareas existentes son por defecto un pase.
   8. | Unlabeled images | Muestra miniaturas de imágenes no etiquetadas en la clase en cuestión: imágenes que la herramienta de predicción considera que pertenecen a la clase en cuestión, pero que usted no asignó a dicha clase. La herramienta muestra un aro de puntuación sobre cada imagen. Las imágenes no etiquetadas se ordenan de menor a mayor puntuación
   9. | Labeled images | Muestra miniaturas de las imágenes etiquetadas como pertenecientes a la clase en cuestión: imágenes que la herramienta considera que pertenecen a la clase en cuestión y que usted ha asignado dicha clase.
   10. | Recycle bin | Elimina la clase en cuestión de la clasificación.

   Para facilitar el proceso de etiquetado y clasificación, puede utilizar las siguientes funciones:

   - Multi-selecting images.

   - Vista previa de toda la imagen al pasar el ratón por encima.

   - Arrastrar y soltar imágenes.

7. Desmarque Collect Samples en la hoja de cálculo. La tabla se actualiza conforme a los datos del entrenamiento por imágenes.