التشغيل السريع: إنشاء نموذج مصنف صور باستخدام مدخل ويب Custom Vision
في هذه البداية السريعة، ستتعرف على كيفية استخدام مدخل ويب Custom Vision لإنشاء نموذج مصنف صور. بمجرد بناء نموذج، يمكنك اختباره بصور جديدة ودمجه في النهاية في تطبيق التعرف على الصور الخاص بك.
إذا لم يكن لديك اشتراك Azure، فأنشئ حساباً مجانياً قبل أن تبدأ.
المتطلبات الأساسية
- مجموعة من الصور لتدريب المصنف الخاص بك. يمكنك استخدام مجموعة عينة من الصور على GitHub. أو يمكنك اختيار الصور الخاصة بك باستخدام النصائح أدناه.
- متصفح ويب مدعوم
إنشاء موارد الرؤية المخصصة
لاستخدام خدمة Custom Vision Service، ستحتاج إلى إنشاء موارد التدريب والتنبؤ لـ Custom Vision في Azure. ولتنفيذ ذلك في مدخل Azure، عليك ملء نافذة الحوار في الصفحة Create Custom Vision لإنشاء كل من موردي تدريب وتنبؤ.
إنشاء مشروع جديد
في متصفح الويب، انتقل إلى صفحة ويب الرؤية المخصصة، وحدد تسجيل الدخول. سجل الدخول باستخدام نفس الحساب الذي تستخدمه لتسجيل الدخول إلى بوابة Azure.
لإنشاء المشروع الأول، حدد مشروع جديد. سيظهر مربع الحوار إنشاء مشروع جديد.
أدخل اسمًا ووصفًا للمشروع. ثم حدد مجموعة موارد. إذا كان حسابك الذي تم تسجيل الدخول به مقترنًا بحساب Azure، فسوف تعرض القائمة المنسدلة لمجموعة الموارد كافة مجموعات موارد Azure التي تتضمن "مورد خدمة الرؤية المخصصة".
ملاحظة
إذا لم تتوفر مجموعة موارد، يرجى التأكد من تسجيل الدخول إلى customvision.ai بنفس الحساب الذي استخدمته لتسجيل الدخول إلى بوابة Azure. أيضا، يرجى التأكد من أنك قمت بتحديد نفس "الدليل" في مدخل ويب Custom Vision كدليل في مدخل Azure حيث توجد موارد الرؤية المخصصة. وفي كلا الموقعين، يمكنك تحديد الدليل من القائمة المنسدلة للحساب في الزاوية اليمنى العليا من الشاشة.
حدد تصنيف تحت أنواع المشروعات. ثم تحت أنواع التصنيف، اختر إما متعدد العلامات أو متعدد الفئات، اعتمادًا على حالة استخدامك. يطبق تصنيف العلامات المتعددة أي عدد من علاماتك على صورة (صفر أو أكثر)، في حين يصنف التصنيف متعدد الفئات الصور إلى فئات مفردة (سيتم فرز كل صورة ترسلها إلى الوسم الأكثر احتمالاً). ستتمكن من تغيير نوع التصنيف لاحقًا إذا أردت ذلك.
بعد ذلك، حدد أحد المجالات المتوفرة. يقوم كل مجال بتحسين المصنف لأنواع معينة من الصور، كما هو موضح في الجدول التالي. يمكنك تغيير النطاق لاحقا إذا كنت ترغب في ذلك.
المجال الغرض العام تم تحسينه لمدى واسع من مهام تصنيف الصور. إذا لم يكن أي من المجالات الأخرى مناسبًا، أو إذا لم تكن متأكدًا من المجال الذي تريد اختياره، فحدد المجال العام. الطعام مُحسّن لصور الأطباق كما كنت ستراهم في قائمة مطعم. إذا كنت ترغب في تصنيف الصور الفوتوغرافية للفواكه أو الخضروات الفردية، فاستخدم نطاق الطعام. المعالم تم تحسينه للمعالم المميزة الطبيعية والاصطناعية على حد سواء. يعمل هذا المجال بشكل أفضل عندما يكون المعلم مرئيًا بوضوح في الصورة. يعمل هذا المجال حتى لو تم إعاقة المعلم قليلاً من قبل الأشخاص أمامه. Retail تم تحسينه للصور الموجودة في كتالوج التسوق أو موقع التسوق. إذا كنت تريد تصنيف عالي الدقة بين الفساتين والسراويل والقمصان، فاستخدم هذا المجال. مجالات مضغوطة مُحسن لقيود التصنيف الراهن على الأجهزة النقالة. يمكن تصدير النماذج التي تم إنشاؤها بواسطة المجالات المضغوطة لتشغيلها محليًا. وأخيرًا، حدد إنشاء مشروع.
قم باختيار صور التدريب
كحد أدنى، نوصيك باستخدام 30 صورة على الأقل لكل علامة في مجموعة التدريب الأولية. ستحتاج أيضًا إلى جمع بعض الصور الإضافية لاختبار نموذجك بمجرد تدريبه.
لتدريب نموذجك بشكل فعال، استخدم الصور ذات التنوع البصري. حدد الصور التي تختلف حسب:
- زاوية الكاميرا
- إضاءة
- خلفية
- أسلوب مرئي
- موضوع (موضوعات) فردية / مجمعة
- الحجم
- النوع
بالإضافة إلى ذلك، تأكد من أن جميع صور التدريب الخاصة بك تفي بالمعايير التالية:
- .jpg أو .png أو .bmp أو .gif
- لا يزيد حجمها عن 6 ميجابايت (4 ميجابايت لصور التنبؤ)
- ما لا يقل عن 256 بكسل على أقصر حافة ؛ أي صور أقصر من ذلك سيتم تكبيرها تلقائيًا بواسطة خدمة الرؤية المخصصة
ملاحظة
هل تحتاج إلى مجموعة أوسع من الصور لإكمال تدريبك؟ يسمح لك Trove، وهو مشروعMicrosoft Garage، بجمع وشراء مجموعات من الصور لأغراض التدريب. بمجرد جمع الصور، يمكنك تنزيلها ثم استيرادها إلى مشروع الرؤية المُخصصة بالطريقة المعتادة. زيارة صفحة Trove لمعرفة المزيد.
قم بتحميل الصور ووسمها
في هذا القسم، ستقوم بتحميل الصور ووسمها يدويًا للمساعدة في تدريب المصنف.
لإضافة صور، حدد إضافة صور ثم حدد استعراض الملفات المحلية. حدد فتح للانتقال إلى الوسم. سيتم تطبيق تحديد الوسم على مجموعة الصور التي اخترت تحميلها بالكامل، لذا من الأسهل تحميل الصور في مجموعات منفصلة وفقًا للوسم المطبق عليها. يمكنك أيضًا تغيير الوسم للصور الفردية بعد تحميلها.
لإنشاء وسم، أدخل نصًا في الحقل علاماتي واضغط على Enter . إذا كان الوسم موجودًا بالفعل، فسوف يظهر في قائمة منسدلة. في المشروع متعدد العلامات، يمكنك إضافة أكثر من وسم إلى صورك، ولكن في المشروع متعدد الطبقات يمكنك إضافة وسم واحد فقط. لإنهاء تحميل الصور، استخدم زر تحميل [عدد] ملف.
حدد تم بمجرد تحميل الصور.
لتحميل مجموعة أخرى من الصور، ارجع إلى أعلى هذا القسم وكرر الخطوات.
تدريب المصنف
لتدريب المصنف، اختر الزر تدريب. يستخدم المصنف كافة الصور الحالية لإنشاء نموذج يحدد الصفات المرئية لكل وسم. يمكن أن تستغرق هذه العملية عدة دقائق.
يجب أن تستغرق عملية التدريب بضع دقائق فقط. في أثناء هذا الوقت، يتم عرض معلومات حول عملية التدريب في علامة التبويب الأداء.
تقييم المصنف
بعد الانتهاء من التدريب، يتم تقدير أداء النموذج وعرضه. تستخدم خدمة الرؤية المخصصة الصور التي قدمتها للتدريب لحساب الدقة والتذكر، باستخدام عملية تسمى التحقق من الصحة بطريقة K-fold cross. الدقة والتذكر هما قياسان مختلفان لفعالية المصنف:
- الدقة تشير إلى جزء من التصنيفات المحددة التي تم تصحيحها. على سبيل المثال، إذا حدد النموذج 100 صورة ككلب، وكانت 99 منها كلابًا بالفعل، فإن الدقة ستكون 99%.
- التذكر يشير إلى جزء التصنيفات الفعلية التي تم تحديدها بشكل صحيح. على سبيل المثال، إذا كان هناك بالفعل 100 صورة للتفاح، وحدد النموذج 80 منهم كتفاح، فإن التذكر سيكون 80%.
حد الاحتمال
لاحظ شريط التمرير عتبة الاحتمالات الموجود في الجزء الأيسر من علامة التبويب الأداء. هذا هو مستوى الثقة الذي ينبغي أن تحتفظ به التوقعات لتكون صحيحة (لأغراض حساب الدقة والاسترجاع).
عندما تفسر مكالمات التنبؤ ذات عتبة الاحتمال العالية، فإنها تميل إلى إرجاع النتائج بدقة عالية على حساب التذكر - التصنيفات المكتشفة صحيحة، ولكن العديد منها لا يزال غير مكتشف. عتبة الاحتمال المنخفض تفعل العكس - يتم الكشف عن معظم التصنيفات الفعلية ، ولكن هناك المزيد من الإيجابيات الخاطئة داخل تلك المجموعة. مع وضع هذا في الاعتبار، ينبغي لك تعيين عتبة الاحتمالات وفقًا للاحتياجات المحددة لمشروعك. لاحقًا، عندما تتلقى نتائج التوقعات من جانب العميل، ينبغي استخدام قيمة عتبة الاحتمالات ذاتها كما استخدمتها هنا.
إدارة تكرارات التدريب
في كل مرة تقوم فيها بتدريب المصنف الخاص بك، يمكنك إنشاء تكرار جديد باستخدام مقاييس الأداء المحدثة. يمكنك عرض كافة التكرارات في الجزء الأيسر من علامة التبويب الأداء. ستجد أيضًا الزر حذف، والذي يمكنك استخدامه لحذف أحد التكرارات إذا كان قديمًا. عند حذف تكرار، فإنك تقوم بحذف أي صور مقترنة بشكل فريد به.
انظر استخدام النموذج الخاص بك مع واجهة برمجة التطبيقات للتنبؤ لمعرفة كيفية الوصول إلى النماذج المدربة برمجيًا.
الخطوات التالية
في هذه البداية السريعة، تعلمت كيفية إنشاء نموذج تصنيف صور وتدريبه باستخدام مدخل ويب Custom Vision. بعد ذلك، احصل على مزيد من المعلومات حول العملية التكرارية لتحسين النموذج الخاص بك.