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ObjectDetection&Segmentation

Flusso di lavoro completo per i modelli YOLO — annotazione, addestramento e download dei risultati.

I modelli YOLO disponibili sono Object Detection e Object Segmentation. Condividono lo stesso flusso di lavoro basato sull’interfaccia di annotazione integrata in BIION-D Cloud.

Variante Colore Scheda Descrizione
Object Detection Indaco Rileva oggetti multipli con bounding box
Object Segmentation Viola Segmenta e classifica oggetti con precisione a livello di pixel

Anteprima album Object Detection e Object Segmentation

Flusso di Lavoro

Tutti i modelli YOLO seguono tre fasi: Annotazione → Addestramento → Download.

1. Annotazione

Carica le immagini nel dataset del modello. Poi seleziona Annotate nella galleria o usa il pulsante con l’icona tag sulla card per aprire l’editor integrato.

Nell’editor, disegna bounding box per Object Detection oppure poligoni e maschere per Object Segmentation, assegnando una classe a ogni oggetto. Le modifiche vengono salvate automaticamente.

Tornando nella galleria, ogni immagine mostra un badge:

Badge Colore Significato
Non Annotata Bianco L’immagine non ha bounding box o maschere di segmentazione
Annotata Ciano L’immagine contiene annotazioni salvate

Usa il toggle Mostra Annotazioni nei filtri della galleria per visualizzare bounding box e sovrapposizioni di segmentazione direttamente sulle miniature delle immagini.

Per strumenti, classi, salvataggio e scorciatoie consulta Interfaccia di annotazione.

Requisiti minimi per l’addestramento:

  • 5 immagini annotate

2. Addestramento

Usa Train model sulla card per avviare direttamente il job dopo il controllo dei requisiti, oppure seleziona Train nella galleria per aprire il riepilogo Pre-flight, che mostra:

  • Immagini annotate: conteggio attuale / 5 minimo — ✅ o ❌

Se il requisito minimo non è soddisfatto, viene mostrato un avviso e il pulsante Start Training è disabilitato.

Una volta avviato l’addestramento, la card mostra overlay come Queued, Training…, Validating models… e Uploading models….

3. Download

Quando l’addestramento è completato, la card mostra Training Completed e un punto arancione di notifica. Apri Training History dalla card o tramite l’icona cronologia nella galleria.

Nella modale di download:

  1. Espandi un addestramento completato.
  2. Seleziona un risultato esportato; quello con il punteggio più alto è preselezionato e marcato suggested.
  3. Scegli Target device….
  4. Seleziona Download per generare e scaricare il file ZIP nel browser.

La funzione Confronta non è disponibile per i modelli YOLO.

Funzionalità della Galleria

Nella vista galleria per i modelli YOLO:

  • Badge immagine: ogni immagine mostra un badge di stato annotazione (bianco per non annotata, ciano per annotata)
  • Pulsante Annotate: apre l’editor integrato
  • Toggle Mostra Annotazioni: abilita/disabilita le sovrapposizioni di bounding box e segmentazione sulle miniature delle immagini (abilitato per impostazione predefinita)
  • Filtro intervallo date: filtra le immagini per data di acquisizione

Anteprima galleria Object Detection e Object Segmentation

Bounding Box e Sovrapposizioni di Segmentazione

Quando il toggle Mostra Annotazioni è abilitato:

  • I bounding box (OBB) sono disegnati come contorni attorno agli oggetti rilevati
  • Le maschere di segmentazione sono disegnate come poligoni riempiti con opacità al 20% e un bordo colorato
  • Ogni classe mantiene lo stesso colore nell’editor, nella galleria e nel visualizzatore; il colore può essere personalizzato nell’editor
  • Le etichette di classe sono visualizzate sopra ogni bounding box
  • Gli elementi senza etichetta (classe -1) appaiono in grigio senza testo
  • Le sovrapposizioni si ridimensionano automaticamente quando la finestra del browser cambia dimensione

Anteprima modale download

Le azioni di modifica della conformità non sono disponibili per i modelli YOLO.

Creazione di un Modello YOLO

  1. Clicca + nell’elenco dei modelli.
  2. Inserisci un nome per il modello e seleziona Object Detection o Object Segmentation come tipo.
  3. Opzionalmente seleziona modelli sorgente per importare dataset:
    • Da un altro modello YOLO (stessa famiglia): importa immagini + annotazioni (opzionale)
    • Da un modello AnomalyDetection: importa solo le immagini
  4. Seleziona Create Model.

Vedi anche Galleria immagini per filtri, visualizzazione e operazioni multiple.