使用智慧型 Labeler 加速標記影像
在本指南中，您將了解如何使用智慧型 Labeler 為影像產生建議的標籤。 這可讓您在訓練自訂視覺模型時，能更快標記大量的影像。
當標記自訂視覺模型的影像時，服務會使用模型的最新定型反覆運算來預測新影像的標籤。 其會根據選取的信賴閾值和預測不確定性，將這些預測顯示為 UI 中建議的標籤。 然後，您可以確認或變更建議。 這可加快手動標記影像以進行定型的流程。
使用智慧型 Labeler 的時機
您應該只針對已定型過一次標記的影像要求建議標籤。 請勿要求才剛開始定型的新標籤建議。
重要
智慧型 Labeler 功能和一般預測使用相同的定價模型。 當第一次為一組影像觸發建議標籤時，需要支付和預測呼叫一樣的費用。 之後，服務會將選取的影像結果儲存在資料庫中 30 天，在此期間可以隨時免費存取。 30 天後，如果再次要求建議的標籤，就會再次向您收費。
智慧型 Labeler 工作流程
請依照下列步驟使用智慧型 Labeler：
- 將您所有的訓練影像上傳到自訂視覺專案中。
- 標記部分資料集，為每個標籤選擇相同數量的影像。
提示
請務必使用所有稍後想要建議的標籤。
- 開始訓練程序。
- 訓練完成後，請巡覽至 [Untagged] \(未標記\) 檢視，然後選取左窗格中的 [Get suggested tags] \(取得建議的標籤\) 按鈕。
- 在出現的快顯視窗中，設定您想要建議的影像數目。 您應該只取得部分未標記影像的初始標籤建議。 當一再重複此程序後，就會獲得更好的標籤建議。
- 確認建議的標籤，修正不正確的標籤。
提示
具有建議標籤的影像會依預測不確定性排序 (值愈低表示信賴度愈高)。 您可以使用 [Sort by uncertainty] \(依不確定性排序\) 選項來變更排序順序。 如果設定由高到低的順序，您可以先更正高不確定性的預測，然後快速確認低不確定性的預測。
在影像分類專案中，您可以批次選取並確認標籤。 依指定的建議標籤篩選檢視，取消選取標記不正確的影像，然後批次確認剩餘的部分。
您也可以從資源庫中選取一個影像，在個別影像模式中使用建議的標籤。
在物件偵測專案中，不支援批次確認，但您仍然可以依建議的標籤篩選和排序，以獲得更有條理的標記體驗。 未標記影像的縮圖會顯示重疊的週框方塊，指出建議標籤的位置。 如果不選取建議的標籤篩選，則所有未標記的影像都不會顯示重疊的週框方塊。
若要確認物件偵測標籤，您必須將這些標籤套用到資源庫中的各個影像。
- 再次開始訓練程序。
- 重複前述步驟，直到您滿意建議的品質為止。
後續步驟
遵循快速入門，開始建立及訓練自訂視覺專案。