AIDI模块讲解之分类（3）

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3 分类

分类模块对每张图设置一个类别标签作为标注。

3.1 分类标注

分类标注工具支持同时对多种类别混杂图进行标注，也可以对单一类别图进行批量标注。分类标签名称长度限制为10个字符

• 1 溯源图 显示图像溯源信息
• 2 缺陷标注模式 切换缺陷标注和掩模编辑状态
• 3 ROI ROI编辑模式按钮，点击进入ROI编辑模式，调整ROI大小和位置
• 4 样本分布 显示样本分布直方图
• 5 编辑标签 添加、删除、修改类别标签
• 6 标注按钮 每个类别标签都会对应一个标注按钮，用于对图像进行类别标注，标注过多后可以使用鼠标滚轮查看被遮挡的部分。

3.2 分类参数

3.2.1 训练参数

3.2.1.1 通用参数:

• 迭代次数 所有训练集中的图像训练完成一次为一次迭代
• 训练批次 同时训练图像数量，合适的批次能充分利用硬件性能和提升收敛速度
• 基准通道 原图转换为彩色图或者灰度图进行训练
• GPU数 用于训练的GPU数量

3.2.1.2 图像源参数:

• 检测小缺陷 缺陷占比小时启用
• ✳ 自定义输入尺寸 设定输入网络的图像的宽度和高度，勾选后生效

3.2.1.3 数据增强:

• 左右翻转 训练时数据随机左右翻转
• 上下翻转 训练时数据随机上下翻转
• 垂直旋转 数据随机旋转90、180、270度
• 启用模糊 对数据进行高斯模糊
• 启用光照变化 线性灰度变换，在+-1/2变化幅度内
• 启用轻微旋转 在角度范围内以转动间隔对数据进行旋转
• 旋转时裁切 裁剪掉由数据增强导致的溢出区域
• 启用平移变换 随机对图像进行长、宽方向的平移，边界补0

3.2.1.4 网络参数:

• ✳ 模型版本 可选低精度或高精度

3.2.2. 测试参数

3.2.2.1. 通用参数:

• ✳ 引擎类型 用于推理的方式
• ✳ 指定GPU 通过编号指定要使用的GPU
• ✳ GPU数量 指定使用的GPU数量

3.2.2.2 推理网络参数:

• ✳ 批次大小 每次推理的图片数

3.2.2.3 可视化参数:

• 启用可视化 生成特征热力图，指明图上不同位置对分类特征的激活程度，“温度”越高的区域说明对分类的影响越大。可以帮助判断模型是否根据期望的特征进行分类。在测试前勾选生效，测试后切换显示类型到显示测试结果时可见。测试热力图被保存，勾选可控制是否在显示测试结果时显示热力图。仅用于调整模型，不要在部署时启用。