Cortado

Cortado kann als Trainer verwendet werden, mit dem der Benutzer seine eigenen Themen erstellen kann. Diese Themen können in VizX2 verwendet werden. Vor dem Training des Themas muss eine große repräsentative Materialsammlung erstellt werden, die sowohl positive als auch negative Beispiele des geplanten Themas enthält. Dieses Material wird dann verwendet, um das neurale Netzwerk für dieses spezielle Thema aufzubauen. Sobald das Netzwerk ausreichend trainiert ist, kann es VizX2 hinzugefügt werden.

VizX2 berechnet dann einen Wert für alle nicht vertrauten/unbekannten Aufnahmen während der Indexierung. Dieser Wert ist eine Zahl zwischen 0 und 1 und spiegelt den Grad der Übereinstimmung des Materials mit einem bestimmten Thema wider.

Nehmen wir an, VizX2 soll Aufnahmen von Schaukelnde Kindern identifizieren. Wir wählen zunächst eine Sammlung von Bildern mit positiven und negativen Beispielen aus. Als nächstes fügen wir sie mit dem Trainer dem neuralen Netzwerk hinzu.

Wenn diese Fotos in einem Fall erscheinen, werden sie durch Annäherung bewertet.

Wert: 0,9

Score: 0.1

Während die gefilterten Ergebnisse angezeigt werden, setzt VizX Image das Material mit dem höchsten Wert an die Spitze (absteigend bis zur niedrigsten Punktzahl am Ende). Material mit einem Wert unter 0,1 wird in den gefilterten Ergebnissen nicht angezeigt.

Bei der Auswahl des zu trainierenden Materials für ein bestimmtes Thema sind einige Dinge wichtig:

• Eine repräsentative Materialsammlung mit relevanten Negativ- und Positivbeispielen muss zusammenstellt werden.
• Die Materialmenge, die benötigt wird, um ein zuverlässiges Thema zu trainieren, muss festgelegt werden.
• Training erfordert Zeit.
• Es ist schwierig, voneinander abhängige Parameter zu trainieren.

ZiuZ bietet Unterstützung beim Training der ersten Themen während der Inbetriebnahme von Cortado.