Zia Vision — Validare Inteligentă a Imaginilor

1. O companie imobiliară dorește să verifice că imaginile vilelor de lux conțin o piscină. Pot folosi Zia Vision pentru a îndeplini această cerință.
   
2. O companie de PC-uri dorește să standardizeze imaginile produselor și să se asigure că acestea conțin întotdeauna o tastatură, un monitor și un mouse. Zia Vision poate ajuta în această situație.
   
3. O companie de sisteme home theater a încetat recent producția de boxe ca măsură de reducere a costurilor. Nu doresc ca imaginile sistemelor lor home theater să conțină boxe. Pot folosi Zia Vision pentru a se asigura de acest lucru.
   
4. O companie de electronice se ocupă cu vânzarea aparatelor electrocasnice, cum ar fi televizoare, mașini de spălat, mixere și blendere etc. Când folosesc CRM-ul, trebuie să încarce imagini ale produselor de la mai multe mărci în modulele lor. Compania folosește Zia Vision pentru a se asigura că aceste imagini ale produselor sunt corecte și consistente, deoarece acestea pot influența conversația unui agent de vânzări cu clienții și, ulterior, decizia unui client de a cumpăra produsul.
   

Disponibilitate

Utilizatorii trebuie să aibă permisiunea Image Validation activată pentru profilul lor. Această permisiune se găsește la Setup permissions > Zia pentru fiecare profil.

La permisiunea Image Validation, ai următoarele opțiuni:

1. Manage Configuration: Utilizatorii pot crea, edita, vizualiza, activa, dezactiva sau șterge o regulă. Aceasta trebuie activată manual.
   
2. Manage Action: Dacă imaginile sunt declarate invalide de Zia, acestea sunt trimise pentru aprobare manuală. Utilizatorii cu această permisiune pot aproba sau respinge acele imagini. Când activezi permisiunea Image Validation, această opțiune este activată implicit.
   

Dacă ambele opțiuni sunt activate pentru un profil, utilizatorii săi pot atât gestiona regulile, cât și revizui imaginile invalidate de acele reguli.

Cum funcționează Zia Image Validation

Pentru a valida imaginile automat, Zia trebuie să aibă o idee despre ce înseamnă „valid" sau „invalid". Deoarece Zia este un motor de inteligență artificială, trebuie antrenată cu mai multe exemple de imagini dorite (sau nedorite). De exemplu, putem valida imaginile din listele de proprietăți antrenând Zia cu imagini ca acestea:

Odată antrenată, Zia va valida imaginile primite pe baza a ceea ce a învățat.

Imaginile invalide pot fi revizuite manual pentru a te asigura că imaginile valide nu sunt eliminate din greșeală. Pentru a îmbunătăți performanța sa, poți modifica datele de antrenament și reantrena Zia.

Tipuri de validare

Validarea unei imagini se realizează prin crearea unei reguli de validare a imaginilor. Pentru fiecare regulă, Zia poate potrivi, detecta sau potrivi și detecta entități în imaginile primite pentru un câmp de imagine.

Entitățile care ocupă peste 80% din imagine trebuie să fie potrivite, în timp ce cele sub acest prag trebuie să fie detectate. De exemplu, când validezi imagini cu camere de zi, camera de zi trebuie să fie potrivită, în timp ce un televizor sau o masă din ea trebuie să fie detectate.

Folosim termenul etichete pentru a denumi entitățile care trebuie potrivite. De exemplu, camera de zi din imaginea de mai jos. Termenul obiecte este folosit pentru a denumi entitățile care trebuie detectate. În imaginea de mai jos, televizorul, vaza și masa sunt obiecte.

Deocamdată, opțiunile Detect și Match and Detect sunt disponibile doar în US DC.

Date de antrenament

1. Biciclete, Motociclete, Mâncare și Mașini pentru potrivire
   
2. Laptop, Persoană, Scaun, Canapea și altele pentru detectare
   

1. Adăuga imagini care au fost sugerate pentru antrenament de către recenzori (în funcție de configurația regulii tale).
   
2. Elimina imagini din datele de antrenament.
   

Metrici

Rata de succes

1. O imagine nedorită este aprobată de Zia: În acest caz, utilizatorul poate elimina imaginea.
   
2. O imagine dorită a fost respinsă de Zia: În acest caz, recenzorul poate aproba imaginea.
   

Acuratețea antrenamentului sau Scorul modelului

Unde găsesc Zia Vision?

Utilizatorii cu permisiunile necesare în profilurile lor vor putea accesa Zia Vision la Setup () > Zia > Vision.

Următoarele funcții sunt disponibile în fila Image Validation:

1. New Rule: Folosește acest buton pentru a crea o nouă regulă de validare a imaginilor.
   
2. Tabelul Image Validation Rules: Folosește-l pentru a gestiona toate regulile tale de validare a imaginilor. Vei putea vedea și detalii utile, cum ar fi:
   
1. Modulul în care se aplică o regulă. Poți filtra regulile după modul.
   
2. Layoutul în care se aplică o regulă.
   
3. Câmpul de imagine validat de regulă.
   
4. Procesul folosit pentru validare (Match only, Detect only, Match and detect).
   
5. Scorul modelului care reprezintă calitatea datelor tale de antrenament. Regula va fi aplicată doar dacă scorul modelului este peste 80%.
   
6. Starea regulii. Poți filtra după stări (All status, Active, Inactive).
   
3. Activează sau dezactivează o regulă: Folosește aceasta pentru a comuta starea fiecărei reguli. Doar regulile active vor fi folosite pentru a valida imaginile.
   
   

Pentru a crea o regulă de validare a imaginilor

1. Navighează la Setup > Zia > Vision > Get Started.
   Dacă ai creat reguli anterior, apasă New Rule.
   
2. În pagina Create Image Validation Rule, introdu Rule name.
   
   
3. La secțiunea Where to validate,
   
1. Selectează modulul din lista derulantă. Acesta este modulul în care se află câmpul de imagine.
   
2. Selectează layoutul necesar. De exemplu, poți alege layoutul Standard.
   
3. Selectează câmpul de imagine care trebuie validat.
   Poți valida fie imaginea înregistrării, fie un câmp personalizat de încărcare a imaginilor dintr-un modul.
   
4. Setează criteriile. Acestea pot fi fie „All records", fie „Selected records". În cazul „Selected records", doar imaginile din înregistrările care satisfac criteriile respective vor fi validate de regulă.
   
   
4. La secțiunea Validation Type, selectează tipul de validare de care ai nevoie pentru acea imagine. Acesta poate fi Match only, Detect only sau Match and detect.
   
   
5. Opțiunile disponibile în secțiunea Upload Training Data vor depinde de tipul de validare ales în pasul anterior. Pentru fiecare etichetă sau obiect, poți:
   
1. Furniza un nume
   
2. Alege dacă imaginile de antrenament reprezintă imagini dorite sau nedorite în cazul etichetelor. Pentru fiecare obiect, trebuie să alegi dacă imaginile reprezintă un obiect care trebuie detectat sau nedetectat.
   
3. Adăuga datele de antrenament din Galerie sau de pe dispozitivul tău local. Dacă încarci de pe dispozitivul tău local:
   
1. Asigură-te că imaginile au fost mutate sau copiate într-un folder separat.
   
2. Arhivează acel folder în format zip.
   
3. Încarcă folderul arhivat.
   
4. În cazul în care încarci imagini de pe dispozitivul tău local, vei putea:
   
1. Adăuga mai multe etichete sau obiecte.
   
2. Încărca mai multe foldere cu imagini de antrenament pentru fiecare etichetă sau obiect.
   
   Pentru a afla mai multe despre acest lucru, consultă secțiunea despre încărcarea datelor de antrenament din acest document de ajutor.
   
   
6. La How would you like to add images to feedback learning?, poți decide ce se întâmplă când o imagine respinsă de Zia este aprobată de un recenzor. Selectează una dintre următoarele opțiuni:
   
   
1. No, feedback learning is not needed: Alege aceasta când nu dorești ca Zia să fie antrenată pe imagini în care a făcut greșeli.
   
2. Suggestions manually provided by Reviewers to users who manage rules, followed by the users' approval(s) to the suggestions accordingly: Recenzorii vor selecta manual imaginile care urmează să fie adăugate ca sugestii pentru antrenament. Utilizatorii care gestionează regulile vor alege apoi din aceste sugestii și le vor adăuga în setul de antrenament.
   
3. Suggestions automatically provided by Reviewers to users who manage rules, followed by the users' approval(s) to the suggestions accordingly: Imaginile aprobate de recenzori vor fi adăugate automat ca sugestii. Administratorul va trebui să aleagă din aceste sugestii și să le adauge în setul de antrenament.
   
7. Apasă Save.
   

Notă

1. Poți seta o regulă de validare a imaginilor atât pentru modulele standard, cât și pentru cele personalizate.
   
2. Alături de imaginile înregistrărilor, doar câmpurile personalizate de imagini cu proprietatea Maximum images allowed setată la 1 sunt disponibile pentru validare.
   
3. Ori de câte ori o imagine eșuează validarea în timpul creării unei înregistrări, imaginea va fi trimisă pentru aprobare manuală. Înregistrarea asociată va fi creată.
   
   
   Imaginea va aștepta în modulul My Jobs pentru a fi aprobată sau respinsă de recenzorii tăi.
   
4. Uneori, s-ar putea să consideri că o imagine a fost aprobată incorect de Zia. În acele cazuri, poți elimina imaginea din înregistrare. Când faci acest lucru, nu uita să bifezi caseta de selectare din fereastra pop-up care apare. Aceasta va ajuta la producerea unei rate de succes corecte pentru model.
   
   
5. Pentru un singur câmp de imagine, poate fi configurată o singură regulă.

Pentru a testa regula ta de validare a imaginilor

1. Navighează la Setup > Zia > Vision.
   
2. Selectează regula pentru care vrei să testezi modelul.
   
3. Apasă Test the model.
   
   
4. În fereastra pop-up Test the model, apasă browse sau trage un fișier în fereastra pop-up pentru a încărca imaginea care trebuie validată de Zia.
   
   Te rugăm să notezi formatele acceptate și limita de dimensiune menționate în fereastra pop-up înainte de a încărca imaginea.
   
   
5. Zia va valida imaginea și va livra rezultatul.
   
   
6. Apasă Test another image pentru a repeta procesul pentru o altă imagine.
   

Pentru a revizui imaginile invalide

1. Navighează la My Jobs > Image Validation.
   
   
2. Pentru înregistrarea ale cărei imagini dorești să le revizuiești, apasă linkul numărul de imagini în așteptare.
   
   
3. În fereastra pop-up Image Validation Failure, apasă:
   
1. Accept dacă imaginea este validă.
   
2. Remove dacă imaginea este invalidă.
   
4. Poți ajuta Zia indicând dacă a făcut o greșeală și/sau sugerând acea imagine pentru antrenament. Te rugăm să notezi că această opțiune de sugestie va fi disponibilă doar dacă ai ales să permiți recenzorilor să sugereze manual imagini pentru feedback learning.
   
   
5. Apasă Save & Close.
   

Pentru a actualiza o regulă de validare a imaginilor

1. Navighează la Setup > Zia > Vision.
   
2. Plasează cursorul peste regula pe care dorești să o editezi.
   
3. Plasează cursorul peste iconița (...) și selectează Edit.
   
   
4. Efectuează modificările necesare.
   
5. Apasă Save.
   

1. Nu vei putea modifica Module, Layout, Field și Validation Type asociate cu acea regulă.
   
2. Vei putea modifica Rule Name, Criteria for records, Training Data și Feedback type.
   
3. Vei putea edita și regula selectând o regulă și apăsând butonul Edit.
   
   
   

Pentru a șterge o regulă de validare a imaginilor

1. Navighează la Setup > Zia > Vision.
   
2. Plasează cursorul peste regula pe care dorești să o ștergi.
   
3. Plasează cursorul peste iconița (...) și selectează Delete.
   
4. În fereastra pop-up care apare, apasă Yes, Delete.
   

Notă
Vei putea șterge și o regulă selectând-o și apăsând butonul Delete.

Gestionarea datelor de antrenament

Va trebui să adaugi date de antrenament în timpul creării unei reguli de validare a imaginilor, precum și atunci când consideri că performanța regulii ar putea fi îmbunătățită.

Pentru a adăuga datele de antrenament

1. În secțiunea Upload Training Data, selectează
   
1. Desired dacă dorești ca imaginile înregistrărilor tale să se potrivească cu imaginile de antrenament. De exemplu, dacă ai fotografii frumoase ale proprietăților și dorești ca imaginile înregistrărilor de proprietăți să corespundă acestora.
   
2. Undesired dacă dorești ca imaginile înregistrărilor tale să fie diferite de imaginile de antrenament.
   De exemplu, dacă observi că utilizatorii uneori încarcă imagini cu interiorul unei proprietăți ca imagini ale înregistrărilor. În acest caz, poți încărca mai multe imagini cu interioarele proprietăților și selecta Undesired.
2. Introdu numele etichetei pentru setul de imagini de antrenament pe care urmează să le încarci. De exemplu, dacă încarci imagini cu case, atunci eticheta ar fi „House".
   
   
3. Apasă Upload Image.
   
4. În fereastra pop-up Upload Training Data, poți fie:
   
1. Selecta fila Gallery și alege unul dintre folderele disponibile.
   
   
2. Selecta fila Desktop și încărca unul sau mai multe foldere arhivate care conțin imagini personalizate. De exemplu, un folder arhivat ar putea conține imagini cu exteriorul caselor, în timp ce altul ar putea conține același lucru pentru unități duplex.
   
   
5. Apasă Attach.
   

1. Poți adăuga imagini personalizate suplimentare pentru o etichetă apăsând +Images.
   
2. Poți adăuga maximum trei etichete. Pentru a face acest lucru, apasă Add another label.
   
3. Fiecare regulă de validare va avea o opțiune desired/undesired. Aceasta se va aplica tuturor etichetelor din acea regulă.
   
4. Deoarece etichetele sunt pentru entități care ocupă cel puțin 80% din imagine, poate fi detectată o singură etichetă într-o imagine. Dacă sunt prezente mai multe etichete într-o regulă, modelul de criterii pentru regulă va fi întotdeauna Label 1 SAU Label 2 SAU Label 3. Acesta nu poate fi modificat.
   

Dacă este selectat Detect only

1. La secțiunea Upload Training Data, introdu numele obiectului (Object name) în datele de antrenament.
   
   
2. Apasă Upload Image.
   
3. În fereastra pop-up Upload Training Data, poți fie:
   
1. Selecta fila Gallery și alege unul dintre folderele disponibile.
   
   
2. Selecta fila Desktop și încărca unul sau mai multe foldere arhivate care conțin imagini personalizate ale obiectului.
   
   
4. Apasă Attach.
   
5. Decide dacă dorești ca obiectul să fie detectat sau nedetectat.
   
   
6. Apasă Add another object dacă dorești să validezi prezența sau absența altor obiecte într-o imagine. Această opțiune este disponibilă doar când încarci imagini personalizate. Poți adăuga maximum trei obiecte.
   
   
7. Dacă ai mai multe obiecte, setează și criteriile pentru validare. De exemplu, s-ar putea să dorești ca imaginea să conțină fie un televizor, fie o combinație de masă și vază. În acel caz, apasă Edit Pattern, introdu modelul de criterii și apasă iconița cu bifa.
   
   
   
   

Notă
Ai nevoie ca obiectul specific să fie extrem de clar în fiecare imagine pe care o încarci ca parte a datelor de antrenament. De exemplu, dacă dorești să încarci imagini cu canapele, asigură-te că fiecare imagine de antrenament conține doar o canapea și nimic altceva. Dacă obiectul va fi prezent din mai multe unghiuri în imaginile diferitelor înregistrări, furnizează imagini de antrenament ale obiectului din cât mai multe unghiuri posibil.

Următoarele sunt imagini de antrenament valide pentru detectarea unei canapele.

Imaginea de mai jos nu este recomandată pentru detectarea unei canapele.