Тестирование и переобучение модели Пользовательское визуальное распознавание

После обучения модели службы Пользовательского визуального распознавания можно быстро протестировать ее с помощью локально сохраненного изображения или URL-адреса, ссылающегося на удаленное изображение. Проверьте последнее обученное итерация модели, а затем определите, требуется ли дальнейшее обучение.

Тестирование модели

  1. На веб-странице службы Пользовательского визуального распознавания выберите свой проект. Выберите Quick Test (Быстрый тест) справа в верхней строке меню. Откроется окно Quick Test (Быстрый тест).

    The Quick Test button is shown in the upper right corner of the window.

  2. В окне Быстрый тест щелкните поле Отправка изображения и введите URL-адрес изображения, которое вы хотите использовать для теста. Если вместо этого вы хотите использовать локальное изображение, щелкните Обзор локальных файлов и выберите локальный файл изображения.

    Screenshot of the submit image page.

Выбранное изображение появится посредине страницы. Затем под изображением отобразятся результаты прогнозирования в виде таблицы с двумя столбцами, Теги и Достоверность. После просмотра результатов окно Quick Test (Быстрый тест) можно будет закрыть.

Используйте прогнозируемое изображение для обучения

После этого отправленное ранее для тестирования изображение при необходимости можно использовать для повторного обучения модели.

  1. Чтобы просмотреть отправленные в классификатор изображения, откройте веб-страницу Пользовательской службы визуального распознавания и выберите вкладку Predictions (Прогнозы).

    Image of the predictions tab

    Совет

    Представление по умолчанию содержит изображения из текущей итерации. Поле с раскрывающимся списком Iteration (Итерация) позволяет перейти к изображениям, переданным в предыдущих итерациях.

  2. Наведите указатель мыши на изображение, чтобы увидеть спрогнозированные классификатором теги.

    Совет

    Изображения ранжируются по полезности для классификатора, то есть самые полезные расположены вверху списка. Чтобы выбрать другой вариант сортировки, используйте раздел Sort (Сортировка).

    Чтобы добавить изображение в набор данных для обучения, выберите нужное изображение, затем вручную выберите теги и щелкните Сохранить и закрыть. Выбранное изображение удаляется из списка Predictions (Прогнозы) и добавляется к изображениям для обучения. Теперь его можно просмотреть на вкладке Training Images (Изображения для обучения).

    Screenshot of the tagging page.

  3. Нажмите кнопку Train (Обучение), чтобы переобучить классификатор.

Следующие шаги

Улучшение модели