使用智慧型 Labeler 加速標記影像
在本指南中，您將了解如何使用智慧型 Labeler 為影像產生建議的標籤。 這可讓您在訓練自訂視覺模型時，能更快標記大量的影像。
當標記自訂視覺模型的影像時，服務會使用模型的最新定型反覆運算來預測新影像的標籤。 其會根據選取的信賴閾值和預測不確定性，將這些預測顯示為 UI 中建議的標籤。 然後，您可以確認或變更建議。 這可加快手動標記影像以進行定型的流程。
使用智慧型 Labeler 的時機
請牢記下列限制：
- 您應該只針對已定型過一次標記的影像要求建議標籤。 請勿要求才剛開始定型的新標籤建議。
重要
智慧型 Labeler 功能和一般預測使用相同的定價模型。 當第一次為一組影像觸發建議標籤時，需要支付和預測呼叫一樣的費用。 之後，服務會將選取的影像結果儲存在資料庫中 30 天，在此期間可以隨時免費存取。 30 天後，如果再次要求建議的標籤，就會再次向您收費。
智慧型 Labeler 工作流程
請依照下列步驟使用智慧型 Labeler：
- 將您所有的訓練影像上傳到自訂視覺專案中。
- 標記部分資料集，為每個標籤選擇相同數量的影像。
提示
請務必使用所有稍後想要建議的標籤。
- 開始訓練程序。
- 訓練完成後，請巡覽至 [Untagged] \(未標記\) 檢視，然後選取左窗格中的 [Get suggested tags] \(取得建議的標籤\) 按鈕。
- 在出現的快顯視窗中，設定您想要建議的影像數目。 您應該只取得部分未標記影像的初始標籤建議。 當一再重複此程序後，就會獲得更好的標籤建議。
- 確認建議的標籤，修正不正確的標籤。
提示
具有建議標籤的影像會依預測不確定性排序 (值愈低表示信賴度愈高)。 您可以使用 [Sort by uncertainty] \(依不確定性排序\) 選項來變更排序順序。 如果設定由高到低的順序，您可以先更正高不確定性的預測，然後快速確認低不確定性的預測。
在影像分類專案中，您可以批次選取並確認標籤。 依指定的建議標籤篩選檢視，取消選取標記不正確的影像，然後批次確認剩餘的部分。
您也可以從資源庫中選取一個影像，在個別影像模式中使用建議的標籤。
在物件偵測專案中，不支援批次確認，但您仍然可以依建議的標籤篩選和排序，以獲得更有條理的標記體驗。 未標記影像的縮圖會顯示重疊的週框方塊，指出建議標籤的位置。 如果不選取建議的標籤篩選，則所有未標記的影像都不會顯示重疊的週框方塊。
若要確認物件偵測標籤，您必須將這些標籤套用到資源庫中的各個影像。
- 再次開始訓練程序。
- 重複前述步驟，直到您滿意建議的品質為止。
下一步
遵循快速入門，開始建立及訓練自訂視覺專案。