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00:00:00.440 --> 00:00:02.040
Ahora que nuestras imágenes están cargadas,

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00:00:02.040 --> 00:00:04.400
vamos a etiquetarlas dentro del AI Lab.

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00:00:04.440 --> 00:00:06.600
Para empezar, primero tenemos que crear clases.

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00:00:06.840 --> 00:00:09.960
En la página de inicio, añade directamente
las dos clases:

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00:00:10.280 --> 00:00:12.880
OK y NOK a tu conjunto de datos.

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00:00:13.440 --> 00:00:16.360
Puedes ajustar la codificación por colores
de las clases en cualquier momento.

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00:00:16.560 --> 00:00:19.840
Ahora tenemos diferentes formas de añadir
etiquetas a nuestras imágenes.

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00:00:20.280 --> 00:00:22.080
En primer lugar, podemos hacer clic en una
imagen

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00:00:22.080 --> 00:00:24.080
para abrirla en vista completa.

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00:00:24.160 --> 00:00:27.800
A continuación, utilice las teclas numéricas
1 o 2 para asignar una clase,

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00:00:27.800 --> 00:00:32.120
por ejemplo, “1” para OK y “2” para
NOK.

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00:00:40.920 --> 00:00:43.480
También podemos seleccionar varias imágenes
a la vez

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00:00:43.480 --> 00:00:45.480
y etiquetarlas juntas.

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00:00:53.280 --> 00:00:54.360
Para el etiquetado por lotes,

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00:00:54.360 --> 00:00:56.560
puede filtrar las imágenes de su conjunto
de datos,

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00:00:56.560 --> 00:00:57.320
por ejemplo,

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00:00:57.320 --> 00:01:00.000
por las etiquetas que ha añadido anteriormente
en uniVision 3.

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00:01:00.000 --> 00:01:03.000
Filtremos todas las imágenes etiquetadas como
“OK”,

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00:01:05.000 --> 00:01:07.000
seleccionémoslas y asignémosles una “Ground
Truth”.

20
00:01:16.000 --> 00:01:19.000
Si se ha asignado una “Ground Truth” por
error,

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00:01:19.000 --> 00:01:21.000
puede eliminarla fácilmente.

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00:01:39.000 --> 00:01:43.000
A continuación, filtre todas las imágenes
que no estén anotadas,

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00:01:43.000 --> 00:01:45.000
es decir, aquellas que aún no tengan ninguna
clase.

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00:01:47.000 --> 00:01:51.000
Selecciónelas todas y asígneles la clase
NOK.

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00:01:54.000 --> 00:01:55.000
Y eso es todo:

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00:01:55.000 --> 00:01:59.000
todas las imágenes de su conjunto de datos
están ahora etiquetadas y listas para el entrenamiento.