Panoramica

Il modulo Image Tagging di SurveyAnalytica’s offre un flusso di lavoro completo per organizzare, etichettare e preparare set di dati di immagini per il machine learning. Che tu stia costruendo un modello di classificazione delle immagini, curando un catalogo prodotti o analizzando contenuti visivi provenienti dai sondaggi, gli strumenti di Image Tagging offrono l’etichettatura automatica tramite computer vision basata su AI, interfacce di etichettatura manuale, operazioni in blocco ed esportazione diretta verso il tuo motore di analisi.

Per Iniziare con l’Image Tagging

Caricamento delle Immagini

Carica le immagini tramite la procedura guidata di Gestione Dati. Puoi caricare singole immagini, più immagini contemporaneamente, oppure un archivio ZIP contenente immagini organizzate in cartelle. I formati immagine supportati includono PNG, JPG, JPEG, GIF, BMP e WebP.

Indicizzazione delle Immagini

Dopo il caricamento, le immagini devono essere indicizzate. Il processo di indicizzazione analizza i file caricati e crea record nel database di image tagging con i metadati completi. Vai al tuo set di dati di immagini e il sistema tenterà automaticamente di indicizzare le immagini dalle tue cartelle di caricamento.

Durante l’indicizzazione, il sistema estrae:

• Metadati del file: Nome del file, estensione, dimensione, tipo di contenuto, data di caricamento
• Struttura delle cartelle: Segmenti del percorso, cartelle padre
• Suggerimenti di classificazione: Rileva automaticamente i nomi delle classi dai nomi delle cartelle e gli indicatori di suddivisione train/test/validation dai percorsi delle cartelle
• Tag suggeriti: Generati dai nomi delle classi basati sulle cartelle e dalle assegnazioni di suddivisione

Usa Forza reindicizzazione per eliminare tutti i record immagine esistenti e reindicizzare da zero.

Etichettatura Automatica con Computer Vision

La funzione di etichettatura automatica utilizza la computer vision basata su AI per analizzare automaticamente le immagini e generare tag descrittivi.

Come Eseguire l’Auto-Tag

1. Vai al tuo set di dati di immagini.
2. Fai clic su Auto-Tag per avviare il processo.
3. Il sistema elabora tutte le immagini in batch, analizzando ciascuna immagine tramite computer vision.
4. I risultati vengono salvati con tag, punteggi di affidabilità e la fonte contrassegnata come generata automaticamente.

Struttura del Tag

Ogni tag include:

• tag: Il testo dell’etichetta (ad es. “cane”, “esterno”, “montagna”)
• source: Come è stato creato il tag — generato automaticamente, manuale, cartella, classificazione, suddivisione
• confidence: Un punteggio da 0 a 1 che indica il grado di certezza del tag
• approved: Valore booleano che indica se il tag è stato revisionato e approvato

Etichettatura Manuale

Puoi aggiungere, modificare o rimuovere manualmente i tag da qualsiasi immagine:

• Aggiungi tag: Digita nuovi nomi di tag e assegnali a singole immagini o in blocco.
• Modifica tag: Modifica le etichette dei tag esistenti o i punteggi di affidabilità.
• Rimuovi tag: Elimina tag errati o indesiderati.
• Approva tag: Rivedi i tag generati automaticamente e contrassegnali come approvati.

Operazioni in Blocco

Per set di dati di grandi dimensioni, le operazioni in blocco sono essenziali:

Tag in Blocco

Applica tag a più immagini contemporaneamente. Puoi selezionare le immagini in base a:

• ID immagine espliciti: Seleziona immagini specifiche da etichettare.
• Criteri di filtro: Applica tag a tutte le immagini corrispondenti a una suddivisione, un nome di classe o una cartella.
• Modalità: Scegli “aggiungi” per aggiungere tag senza rimuovere quelli esistenti, oppure “sostituisci” per sovrascrivere tutti i tag.

Approvazione in Blocco

Rivedi e approva i tag su più immagini simultaneamente. Approva tutti i tag per le immagini selezionate o per l’intero set di dati.

Promuovi Suggerimenti

Converti i tag suggeriti (generati dalla struttura delle cartelle, dai nomi dei file o dal rilevamento della suddivisione) in tag confermati. Seleziona quali fonti di suggerimento promuovere (cartella, suddivisione, nome file).

Ripristino in Blocco

Ripristina i tag per più immagini contemporaneamente, utile per operazioni di annullamento dopo modifiche in blocco.

Filtri e Ricerca

L’interfaccia di image tagging offre potenti funzioni di filtro:

• Per suddivisione: Filtra le immagini per suddivisione train, test, validation o dev
• Per nome classe: Filtra per etichetta di classe rilevata o assegnata
• Per cartella: Filtra per cartella di origine
• Per ricerca: Cerca per nome file o ID immagine
• Per stato tag: Visualizza immagini non etichettate, etichettate o approvate

Le sfaccettature vengono calcolate dinamicamente con un comportamento a cascata — selezionando un filtro di suddivisione si aggiornano di conseguenza i nomi delle classi disponibili.

Opzioni di Ordinamento

• Nome file (crescente/decrescente)
• Data (crescente/decrescente)
• Numero di tag (crescente/decrescente)

Esclusione delle Immagini

Escludi le immagini problematiche dal tuo set di dati senza eliminarle:

• Contrassegna le immagini come escluse con un motivo (manuale, duplicato, bassa qualità, ecc.)
• Ripristina le immagini escluse quando necessario
• Visualizza i conteggi delle immagini escluse suddivisi per motivo
• Le immagini escluse vengono filtrate automaticamente durante la generazione dei dati di addestramento

Statistiche delle Immagini

La funzione di statistiche delle immagini fornisce metadati dettagliati sul tuo set di dati:

• Dimensioni: Larghezza e altezza minima, massima, media e mediana su tutte le immagini
• Formati: Distribuzione dei formati immagine (JPEG, PNG, ecc.)
• Dimensioni dei file: Dimensioni minime, massime, medie dei file in KB e dimensione totale in MB
• Valori anomali: Immagini con dimensioni superiori a 3 volte la mediana, contrassegnate per la revisione

Flusso di Lavoro di Classificazione

Per la costruzione di modelli di classificazione delle immagini, la piattaforma offre una pipeline di classificazione completa:

Analisi della Struttura del Set di Dati

Il sistema analizza la struttura delle cartelle per rilevare classi, suddivisioni e immagini non classificate. Supporta sia l’analisi standard delle cartelle sia l’analisi intelligente basata su AI.

Assegnazione delle Etichette

Le etichette possono essere assegnate da più fonti:

• Struttura delle cartelle: Rilevata automaticamente dai nomi delle sottocartelle
• File CSV: Carica o seleziona un file CSV con mappature nome file-etichetta. Il sistema rileva automaticamente le colonne del nome file e dell’etichetta.
• Tag esistenti: Converti i tag delle immagini approvati in etichette di classificazione.
• Assegnazione manuale: Assegna etichette a immagini specifiche tramite l’interfaccia utente.

Rilevamento dello Squilibrio delle Classi

La piattaforma analizza la distribuzione delle classi e segnala:

• Conteggi e percentuali per classe
• Rapporto di squilibrio (classe più grande / classe più piccola)
• Livello di gravità (basso, moderato, alto)
• Raccomandazioni per il bilanciamento (sottocampionamento, sovracampionamento o raccolta di più dati)

Bilanciamento del Set di Dati

Bilancia automaticamente il tuo set di dati escludendo le immagini in eccesso dalle classi più grandi (sottocampionamento). Il sistema utilizza un campionamento casuale con un seed fisso per garantire la riproducibilità.

Generazione dei Dati di Addestramento

Genera suddivisioni train/validation/test con rapporti configurabili:

• Suddivisione predefinita: 70% train, 15% validation, 15% test
• Campionamento stratificato: Garantisce che ogni classe sia rappresentata proporzionalmente in ciascuna suddivisione
• Formati di esportazione: Struttura a cartelle (immagini organizzate in cartelle train/val/test) e manifest CSV
• Esclusione delle immagini escluse: Filtra automaticamente le immagini escluse dai dati di addestramento

Esportazione dei Dati

Esporta i tag approvati e i metadati delle immagini per l’analisi. L’esportazione crea un set di dati strutturato con ID immagine, percorso file, nome file, tag e campi personalizzati, consentendo l’analisi del tuo set di dati di immagini.

Cronologia dei Tag

Tutte le operazioni di etichettatura vengono registrate in un registro cronologico, incluse le operazioni in blocco, le modifiche manuali, le promozioni, le approvazioni e i ripristini. Questo fornisce una traccia di controllo completa di come il tuo set di dati è stato curato nel tempo.