pylon AI : Créer des fonctions d'analyse d'images
Optimiser les modèles d'IA spécifiques à l'application et mettre en place l'analyse d'images
Apprenez à résoudre votre problème de vision spécifique avec notre logiciel d'IA dans ce tutoriel. Le cœur de votre application - votre modèle d'IA - est optimisé et comparé à l'aide de notre logiciel. Vous chargez le modèle dans la plateforme pylon AI et l'optimisez en utilisant vos propres données d'image. Vous transférez ensuite le modèle vers un vTool spécifique de pylon AI, qui l'exécute directement dans votre application.
Conditions préalables
Pour commencer à utiliser pylon AI, vous devez avoir accès à l'application plateforme pylon AI, ainsi que le Suite logicielle pylon et le pylon AI Paquet supplémentaire téléchargée et installée.
1. Créer un nouveau projet
Pour commencer, créez un projet dans lequel les données d'image et le modèle IA seront chargés à l'étape suivante. Sélectionnez la fonction d'analyse d'image souhaitée.
Cliquez sur la section Mes projets sur le côté gauche, puis sur le bouton Créer un nouveau projet en haut.
Sous Project type, sélectionnez la fonction d'analyse d'image (représentée par pylonAI vTool).
Attribuez un nom de projet sous Nom du projet.
Si vous le souhaitez, vous pouvez saisir une description du projet sous Description du projet.
Cliquez sur le bouton Créer un nouveau projet en bas.
Le nouveau projet apparaît maintenant dans la section Mes projets.
2. Télécharger et cartographier l'ensemble des données d'images et le modèle d'IA
La section suivante décrit comment charger votre propre ensemble de données d'images d'échantillons annotés et votre propre modèle d'IA dans la plateforme et les affecter (mapper) l'un à l'autre par l'intermédiaire des classes de projet.
2a Télécharger l'ensemble des données de l'image
Ouvrez votre projet existant dans la section Mes projets .
Sous Ensembles de données, cliquez sur le bouton Ajouter un ensemble de données .
Saisissez un nom pour votre ensemble de données sous Data set name et cliquez sur Add.
Sur la page Upload Data , sélectionnez le format de données sous Data format.
Pour ajouter votre propre ensemble de données, cliquez sur Browse sous Add data.
Le résultat, tel que le nombre d'images et les classes d'ensembles de données associées, est affiché à droite sous Data Validation . Pour inclure les annotations d'images, laissez l'option présélectionnée (active) sous Annotations.
Note : Les annotations ne sont plus disponibles après le téléchargement. Vous devez donc créer des classes d'ensembles de données (voir l'étape suivante).
Sous Class Mapping, cliquez sur le bouton Map classes . Utilisez le bouton Autocreate classes pour créer automatiquement des classes d'ensembles de données sur la base de vos annotations. Sinon, pour effectuer ce processus pour chaque classe manuellement, cliquez sur la flèche à droite de chaque classe et sélectionnez Add new class (Ajouter une nouvelle classe).
Appuyez sur le bouton Upload . Le projet téléchargé s'affiche. Cliquez dessus, puis revenez à la section Mes projets . Cliquez ensuite sur le projet et sélectionnez Data Sets dans la barre horizontale. Cliquez à nouveau sur le projet. Vous pouvez maintenant publier le projet à l'aide du bouton Publier (appuyez deux fois) .
2b Télécharger le modèle d'IA
Sous Versions de modèle, appuyez sur le bouton Ajouter une version de modèle .
Saisissez un nom pour le modèle AI sous Nouveau nom de modèle et cliquez sur Créer.
Sous Configuration du modèle, cliquez sur la flèche à droite et sélectionnez la configuration de votre modèle.
Pour ajouter un modèle d'IA, cliquez sur le bouton Browse sous Add data.
Après le téléchargement, vous pouvez vérifier les classes du modèle en utilisant le bouton Show classes .
Cliquez sur le bouton Finish .
Cliquez sur le symbole de la maison à gauche de la barre.
2c Mise en correspondance de l'ensemble des données d'images et du modèle d'IA
Cliquez sur Mapping dans la barre, pour affecter les classes de l'ensemble de données et du modèle d'IA aux classes du projet.
Pour affecter automatiquement les classes d'ensembles de données aux classes du projet, cliquez sur Automap sous l'onglet Data Set Classes , puis sur le bouton Map classes .
Passez à l'onglet Model Classes . Cliquez ensuite sur Automap , puis sur le bouton Map classes .
Cliquez sur le symbole de la maison à gauche de la barre.
3. Optimiser le modèle d'IA dans le cadre d'un test
Analyse comparative des performances: Vérifiez le comportement et les performances de votre modèle optimisé sur différents matériels de traitement.
Cliquez sur le bouton Créer un essai et saisissez un nom sous Nom de l'essai.
Pour ajouter votre ensemble de données d'image, cliquez sur Add data set sous Data set. Sélectionnez l'ensemble de données et cliquez sur le bouton radio. Cliquez sur Add data set.
Pour ajouter votre modèle d'IA, cliquez sur Add model sous Model. Cliquez sur le bouton radio pour sélectionner votre modèle, puis sur Ajouter un modèle.
Pour afficher les classes d'ensembles de données et les classes de modèles qui ont déjà été mappées, cliquez sur le bouton Voir mappage sous Mappage du projet.
Cliquez sur Create.
Cliquez sur Add next trial run, sélectionnez le matériel et cliquez sur Select hardware. Utilisez la flèche pour sélectionner le format de modèle ONNX et le processing hardware.
Pour ajouter un autre matériel, cliquez à nouveau sur Ajouter un essai suivant . Sélectionnez le matériel et cliquez sur Select hardware. Utilisez la flèche pour sélectionner à nouveau le format de modèle ONNX ou le Matériel de traitement .
Cliquez sur Exécuter l'essai. Le système détermine maintenant la fréquence d'images, la latence, la fiabilité et la consommation d'énergie pour le matériel de traitement correspondant.
Appuyez sur le bouton Inference results à droite pour afficher les résultats de l'inférence pour les images de l'ensemble de données.
Utilisez le bouton Mes projets et l'icône House pour passer à l'étape suivante.
4. Libération et téléchargement
Vous avez deux options lors de la publication de l'offre groupée. Vous pouvez télécharger le paquet sous forme de fichier ZIP (comme décrit ici au point 4) ou le glisser directement dans le pylon AI vTool sans téléchargement si une connexion en ligne est disponible (comme décrit au point 5.1).
Choisissez un matériel / matériel de traitement dans la liste et appuyez sur le bouton Release bundle à droite. Attribuez un nom à la liasse de données d'image et au modèle d'IA et cliquez sur Release bundle.
Sélectionnez la liasse dans la liste et appuyez sur le bouton Aller à la liasse dans la ligne de droite.
Vérifiez les détails et cliquez sur Télécharger.
5. Charger le modèle IA dans pylon AI vTool
Dans le visualisateur pylon, chargez le modèle AI optimisé dans le vTool AI pylon par glisser-déposer. Cette opération est possible en ligne ou hors ligne.
Ouvrez l'application pylon Viewer sur votre bureau. Télécharger pylon
Faites glisser le pylon vTool "Image Loading" de la liste des pylon vTools dans le coin supérieur gauche vers le Workbench et ouvrez la fenêtre de communication en double-cliquant sur le pylon vTool.
Utilisez les trois points pour ouvrir le storage location de vos données d'image à analyser et ouvrez-les dans le pylon Viewer.
Sélectionnez maintenant le pylon AI vTool que vous souhaitez utiliser pour l'analyse d'images ou pour lequel vous avez optimisé le modèle d'IA sur la plateforme pylon AI. Ouvrez ce vTool pylon en double-cliquant dessus pour définir les options d'inférence.
Sous Inference Settings, cliquer sur les flèches de mise à jour connecte automatiquement le serveur d'inférence correct, que vous pouvez également modifier manuellement. Cliquez sur Connect.
Sous Model Selection, sélectionnez dans la liste déroulante le type de modèle souhaité que vous avez précédemment optimisé et validé.
5.1 Si votre bundle n'apparaît pas encore dans la sélection, vous pouvez utiliser le pylon AI Agent pour le déployer offline via le stockage local. Alternativement, si une connexion en ligne est disponible, il est également possible d'accéder directement aux bundles optimisés sur la plateforme pylon AI.
5.2 Faites glisser et déposez le paquet optimisé dans la fenêtre, puis cliquez sur Deploy.
5.3 Sous l'onglet Modèles déployés , vous pouvez voir tous vos modèles et les gérer. Vous pouvez ensuite fermer la fenêtre.
5.4 Vous pouvez maintenant sélectionner le paquet déployé dans la liste déroulante ou utiliser les flèches de mise à jour pour le remplir automatiquement avec la dernière version.
En cliquant sur Ok vous êtes prêt à commencer votre analyse d'image.
Apprendre Tutoriel comment configurer le traitement et l'analyse d'images avec les vTools de pylon et créer des recettes .
Détaillé : Documentation des produits Basler
Les spécifications exactes et la documentation détaillée du produit pylon AI sont disponibles ici : pylon AI Documentation
Nous avons également intégré la documentation de tous les vTools pylon dans la suite logicielle Basler pylon :
La zone vTool Documentation sur le côté droit du visualisateur de pylon fournit un bref aperçu du vTool de pylône actuellement sélectionné.
Pour obtenir des informations plus détaillées, faites défiler la page jusqu'en bas et cliquez sur Get help(Obtenir de l'aide). Le lien mène à la page Basler Product Documentation.
Note: La Basler Product Documentation peut être consultée à tout moment à partir du pylon Viewer, même sans connexion internet.
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