Étiqueter des images en utilisant les outils d’étiquetage de données Azure Machine Learning
Nous sommes maintenant prêts à commencer à utiliser notre nouveau projet d’étiquetage de données Azure Machine Learning. Afin de préparer nos images pour l’entraînement d’un modèle de détection d’objets, nous devons étiqueter correctement nos données d’image. Cette tâche implique de dessiner un cadre englobant autour des objets intéressants de notre jeu de données, qui sera stocké sous forme de métadonnées. Ces métadonnées sont ensuite référencées pendant l’entraînement pour nous permettre d’évaluer l’exactitude de notre modèle au fil de son entraînement. L’exactitude de notre modèle est vérifiée en référençant nos données d’image étiquetées pour déterminer si les objets détectés sont identifiés dans les régions que nous avons définies.
Étiqueter des images en utilisant les outils d’étiquetage de données Azure Machine Learning
Accédez à votre projet d’étiquetage de données Azure Machine Learning en localisant la section Gérer dans le volet gauche, puis sélectionnez Étiquetage des données et le projet que vous venez de créer.
Dans l’écran qui s’affiche, sélectionnez le bouton Étiqueter les données.
L’étape précédente ouvre un utilitaire d’étiquetage, qui vous permet de dessiner des cadres englobants et d’étiqueter les objets/défauts présents dans vos images. Plusieurs raccourcis clavier sont disponibles et peuvent être consultés dans le panneau Touches de raccourci. Quand vous étiquetez des images, sélectionnez le bouton Envoyer pour enregistrer l’image étiquetée. Répétez ce processus pour étiqueter au moins 10 images (10 est la quantité minimale d’échantillons étiquetés requis par Azure Machine Learning Studio pour réussir à entraîner un modèle de détection d’objets dans une tâche d’expérience).
