如何在视线中管理图像

图像管理对深度学习应用是至关重要的，因为这些应用程序可以使用从生产线拍摄的数百图像。图像必须捕获机器视觉摄像头在零件或组件通过过程中遇到的最常见生产方案。德国必威图像集必须尽可能多地反映这些方案。

冒险家视线vidi工具有充足的选项来帮助您管理计算机视觉应用程序的基岩的图像。德国必威此视频通过图像管理功能来播放，并说明了以下重要性：

文件夹。培训您的深度学习申请的图像必须在“好”和“坏”之间分开。良好的图像代表零件或组件的适当状态。坏图像代表划痕，凹痕或液体溢出等缺陷。将图像分成名为“好”和“坏”的文件夹中简化了此过程。

标签。将标签添加到文件名使得更容易找到共享公共特性的所有图像。标记可以在您可能不想将它们放在文件夹中的情况下将图像分成组。标签可能是“好”或“坏”，但它也可能指的是任何数量的变量 - 就像拍摄图像的时间一样。

排序。In-Sight Vidi可帮助您分组类似的图像和完整的任务，例如应用标签或添加到文件夹。当您在处理巨大的图像集时，排序加速了所有内容。排序还可以确保您的应用程序为您的所有培训图像提供平等权重。在不排序的情况下，算法可能会给图像的一个分数提供太多权重，而不是另一部分。排序可以平衡分配。