Étiqueter des images à l’aide de VoTT pour la détection d’objet
Découvrez comment utiliser VoTT (Visual Object Tagging Tool) afin d’étiqueter des images pour la détection d’objet à utiliser dans Model Builder.
Créer un projet VoTT
Téléchargez VoTT (Visual Object Tagging Tool).
Ouvrez VoTT, puis sélectionnez Nouveau projet.
Dans Paramètres du projet, remplacez le Nom d’affichage par le nom de votre choix.
Modifiez le Jeton de sécurité pour Générer un nouveau jeton de sécurité.
En regard de Connexion source, sélectionnez Ajouter une connexion.
Dans Paramètres de connexion, remplacez le Nom d’affichage de la connexion source par un nom de votre choix, puis sélectionnez Système de fichiers local comme Fournisseur. Pour le Chemin du dossier, sélectionnez le dossier qui contient les images d’entraînement, puis sélectionnez Enregistrer la connexion.
Dans Paramètres du projet, remplacez la Connexion source par la connexion que vous venez de créer.
Remplacez également la Connexion cible par cette même connexion.
Sélectionnez Enregistrer le projet.
Ajouter une étiquette et étiqueter les images
Vous devez maintenant voir une fenêtre avec des aperçus de toutes les images d’entraînement à gauche, un aperçu de l’image sélectionnée au milieu et une colonne Étiquettes à droite. Cet écran est l’éditeur d’étiquettes.
Sélectionnez la première icône (en forme de signe plus) dans la barre d’outils Étiquettes pour ajouter une nouvelle étiquette.
Nommez l’étiquette, puis appuyez sur Entrée sur votre clavier.
Cliquez et faites glisser pour tracer un rectangle autour de chaque élément de l’image que vous souhaitez étiqueter. Si le curseur ne vous permet pas de dessiner un rectangle, essayez en sélectionnant l’outil Dessiner un rectangle dans la barre d’outils située en haut ou utilisez le raccourci clavier R.
Après avoir tracé votre rectangle, sélectionnez l’étiquette appropriée que vous avez créée lors des étapes précédentes pour ajouter l’étiquette au cadre englobant.
Cliquez sur l’aperçu pour l’image suivante dans le jeu de données et répétez ce processus.
Effectuez les étapes 3 et 4 pour chaque image.
Exporter votre JSON VoTT
Une fois que vous avez étiqueté toutes vos images d’entraînement, vous pouvez exporter le fichier qui sera utilisé par Model Builder pour l’entraînement.
Sélectionnez la quatrième icône dans la barre d’outils de gauche (celle avec la flèche en diagonale dans une case) pour accéder aux Paramètres d’exportation.
Laissez le Fournisseur défini sur JSON VoTT.
Changez État de la ressource en Seulement les ressources étiquetées.
Décochez Inclure les images. Si vous incluez les images, les images d’entraînement seront copiées dans le dossier d’exportation généré, ce qui n’est pas nécessaire.
Sélectionnez Enregistrer les paramètres d’exportation.
Cette exportation crée un dossier appelé vott-json-export dans votre dossier de projet et génère un fichier JSON nommé Export-Nom_projet dans ce nouveau dossier. Vous allez utiliser ce fichier JSON pour entraîner un modèle de détection d’objet dans Model Builder.
Étapes suivantes
- Pour utiliser VoTT avec un scénario de détection d’objet dans Model Builder, consultez Détecter les panneaux stop dans des images avec Model Builder.
