Etiquetado de imágenes para la detección de objetos mediante VoTT

Obtenga información sobre cómo usar VoTT (Visual Object Tagging Tool) a fin de etiquetar imágenes para la detección de objetos que se usarán en Model Builder.

Creación de un proyecto de VoTT

1. Descargue VoTT (Visual Object Tagging Tool).

2. Abra VoTT y seleccione New Project (Nuevo proyecto).

   

3. En Project Settings (Configuración del proyecto), cambie Display Name (Nombre para mostrar) por el que elija.

4. Cambie el valor de Security Token (Token de seguridad) a Generate New Security Token (Generar un token de seguridad).

5. Junto a Source Connection (Conexión de origen), seleccione Add Connection (Agregar conexión).

6. En Connection Settings (Configuración de conexión), cambie Display Name (Nombre para mostrar) de la conexión de origen por el que elija y seleccione Local File System (Sistema de archivos local) en Provider (Proveedor). En Folder Path (Ruta de la carpeta), seleccione la carpeta que contiene las imágenes de entrenamiento y, a continuación, Save Connection (Guardar conexión).

7. En Project Settings (Configuración del proyecto), cambie el valor Source Connection (Conexión de origen) a la conexión que acaba de crear.

8. Cambie también el valor Target Connection (Conexión de destino) a la misma conexión.

9. Seleccione Save Project (Guardar proyecto).

Incorporación de etiquetas y etiquetado de imágenes

Ahora debería ver una ventana con imágenes de vista previa de todas las imágenes de entrenamiento a la izquierda, una vista previa de la imagen seleccionada en el centro y una columna Tags (Etiquetas) a la derecha. Esta pantalla es el editor de etiquetas.

1. Seleccione el primer icono (con forma de más) en la barra de herramientas Tags (Etiquetas) para agregar una nueva etiqueta.

   

2. Asigne un nombre a la etiqueta y presione Entrar en el teclado.

3. Haga clic y arrástrela para dibujar un rectángulo alrededor de cada elemento de la imagen que desea etiquetar. Si el cursor no permite dibujar un rectángulo, intente seleccionar la herramienta Draw Rectangle (Dibujar rectángulo) en la barra de herramientas de la parte superior o use el método abreviado de teclado R.

4. Después de dibujar el rectángulo, seleccione la etiqueta apropiada que creó en los pasos anteriores para agregar la etiqueta al rectángulo de selección.

5. Haga clic en la imagen de vista previa en la imagen siguiente del conjunto de datos y repita este proceso.

6. Siga repitiendo los pasos 3 y 4 para cada imagen.

Exportación del archivo JSON de VoTT

Una vez que haya etiquetado todas las imágenes de entrenamiento, puede exportar el archivo que usará Model Builder para el entrenamiento.

1. Seleccione el cuarto icono en la barra de herramientas izquierda (el que tiene la flecha diagonal en un cuadro) para ir a Export Settings (Configuración de exportación).

2. Deje el valor de Provider (Proveedor) como VoTT JSON (JSON de VoTT).

3. Cambie Asset State (Estado del recurso) a Only tagged Assets (Solo los recursos etiquetados).

4. Desactive la casilla Include Images (Incluir imágenes). Si incluye las imágenes, las imágenes de entrenamiento se copiarán en la carpeta de exportación que se genera, lo cual no es necesario.

5. Seleccione Save Export Settings (Guardar configuración de exportación).

   

Esta exportación creará una carpeta con el nombre vott-json-export en la carpeta del proyecto y generará un archivo JSON con el nombre ProjectName-export en esa nueva carpeta. Usará este archivo JSON para entrenar un modelo de detección de objetos en Model Builder.

Pasos siguientes

• Para usar VoTT con un escenario de detección de objetos en Model Builder, consulte Detección de señales de detención en imágenes con Model Builder.