训练异常检测器

您可以训练异常检测器来识别缺陷、碎片或其他有瑕疵的对象。为了训练异常检测器，请将良好图像标记为合格，将存在异常的图像标记为不合格。

当您标记图像时，您训练异常检测器来识别不合格图像上的异常。您标记的图像越多，预测的可信度就越高。预测通过置信度指标显示，图像边框的颜色对应于所预测的标签颜色。

为了获得最佳结果，请满足以下标准：

• 将一组不同的图像标记为合格和不合格。

• 验证异常检测器是否始终对新的未标记部件做出正确的预测。

• 标记不同的异常情景。

如果异常检测器表现出具有两个或三个置信度级别的正确预测，则表明该异常检测器经过良好训练。

您可以通过单击 {{key:smartSensor.image.view}} 在全屏和 ROI 视图之间切换。

您可以通过单击 {{key:smartSensor.image.heatMap}} 打开热图。热图实时指示异常检测器在何处发现较之合格图像的偏差。

通过单击取消训练异常检测器，可将异常检测器重置为未训练状态。两个标签计数均重置为零。