WEBVTT - generated by wenglor-media

1
00:00:00.440 --> 00:00:02.040
Maintenant que nos images sont téléchargées,

2
00:00:02.040 --> 00:00:04.400
étiquetons-les dans AI Lab.

3
00:00:04.440 --> 00:00:06.600
Pour commencer, nous devons d’abord créer
des classes.

4
00:00:06.840 --> 00:00:09.960
Sur la page d’accueil, ajoutez directement
les deux classes :

5
00:00:10.280 --> 00:00:12.880
OK et NOK à votre ensemble de données.

6
00:00:13.440 --> 00:00:16.360
Vous pouvez ajuster le code couleur des classes
à tout moment.

7
00:00:16.560 --> 00:00:19.840
Nous disposons désormais de différentes méthodes
pour ajouter des étiquettes à nos images.

8
00:00:20.280 --> 00:00:22.080
Tout d’abord, nous pouvons cliquer sur une
image

9
00:00:22.080 --> 00:00:24.080
pour l’ouvrir en plein écran.

10
00:00:24.160 --> 00:00:27.800
Ensuite, utilisez les touches numériques 1
ou 2 pour attribuer une classe,

11
00:00:27.800 --> 00:00:32.120
par exemple « 1 » pour OK et « 2 » pour
NOK.

12
00:00:40.920 --> 00:00:43.480
Nous pouvons également sélectionner plusieurs
images à la fois

13
00:00:43.480 --> 00:00:45.480
et les étiqueter ensemble.

14
00:00:53.280 --> 00:00:54.360
Pour l’étiquetage par lots,

15
00:00:54.360 --> 00:00:56.560
vous pouvez filtrer les images de votre ensemble
de données,

16
00:00:56.560 --> 00:00:57.320
par exemple

17
00:00:57.320 --> 00:01:00.000
en fonction des balises que vous avez ajoutées
précédemment dans uniVision 3.

18
00:01:00.000 --> 00:01:03.000
Filtrons toutes les images marquées « OK
»,

19
00:01:05.000 --> 00:01:07.000
sélectionnons-les et attribuons-leur une «
Ground Truth ».

20
00:01:16.000 --> 00:01:19.000
Si une « Ground Truth » a été attribuée
par erreur,

21
00:01:19.000 --> 00:01:21.000
vous pouvez facilement la supprimer.

22
00:01:39.000 --> 00:01:43.000
Ensuite, filtrons toutes les images qui ne
sont pas annotées,

23
00:01:43.000 --> 00:01:45.000
c’est-à-dire celles qui n’ont pas encore
de classe.

24
00:01:47.000 --> 00:01:51.000
Sélectionnons-les toutes et attribuons-leur
la classe NOK.

25
00:01:54.000 --> 00:01:55.000
Et voilà,

26
00:01:55.000 --> 00:01:59.000
toutes les images de votre ensemble de données
sont désormais étiquetées et prêtes pour
l’entraînement.