通过试用检测任务验证您的模型

如果要验证或提高模型的质量，您可以执行试用检测任务。试用检测任务可以检测您提供的新图像中的异常。

您可以验证检测结果，并且将经过验证的图像添加到数据集中。如果您有单独的训练数据集和测试数据集，则经过验证的图像会添加到训练数据集中。

您可以验证本地计算机中的图像，或 Amazon S3 桶中的图像。如果要将经过验证的图像添加到数据集中，S3 桶中的图像必须与数据集中的图像位于同一 S3 桶中。

要运行试用检测任务，请确保您的 S3 桶已启用版本控制。有关更多信息，请参阅使用版本控制。控制台桶是在启用版本控制的情况下创建的。

默认情况下，您的图像使用亚马逊云科技拥有和管理的密钥进行加密。您也可以选择使用自己的 Amazon Key Management Service (KMS) 密钥。有关更多信息，请参阅 Amazon Key Management Service 概念。

运行试用检测任务

执行以下步骤以运行试用检测任务。

打开 Amazon Lookout for Vision 控制台，网址为 https://console.aws.amazon.com/lookoutvision/。
选择开始使用。
在左侧导航窗格中，选择项目。
在项目视图中，选择包含您要查看的模型版本的项目。
在左侧导航窗格中，于项目名称下选择试用检测。
在试用检测视图中，选择运行试用检测。
在运行试用检测页面，在任务名称中输入您的试用检测任务名称。
在选择模型中，选择要使用的模型的版本。
根据图像的来源导入图像，如下所示：
- 如果要从 Amazon S3 桶导入源图像，请输入 S3 URI。
  
  提示
  如果要使用“开始使用”示例图片，请使用 extra_images 文件夹。Amazon S3 URI 为 s3://your bucket/circuitboard/extra_images。
- 如果要从您的计算机上传图像，请在选择检测异常后添加图像。
（可选）如果要使用自己的 Amazon KMS 加密密钥，请执行以下操作：
1. 对于图像数据加密，请选择自定义加密设置（高级）。
2. 在 encryption.aws_kms_key 中，输入您的密钥的 Amazon 资源名称 (ARN)，或者选择现有的 Amazon KMS 密钥。要创建新密钥，请选择创建 Amazon KMS 密钥。
选择检测异常，然后选择运行试用检测以启动试用检测任务。
在试用检测视图中查看当前状态。试用检测可能需要一段时间才能完成。

验证试用检测结果可以帮助您改进模型。

如果性能指标不佳，请运行试用检测，然后将经过验证的图像添加到数据集（如果有单独的数据集，则添加到训练数据集），从而改进您的模型。

如果模型的性能指标良好，但试用检测的结果不佳，则可以将经过验证的图像添加到数据集（训练数据集），从而改进您的模型。如果您有单独的测试数据集，请考虑向测试数据集添加更多图像。

在将经过验证的图像添加到数据集后，请重新训练并重新评估您的模型。有关更多信息，请参阅训练您的模型。

打开 Amazon Lookout for Vision 控制台，网址为 https://console.aws.amazon.com/lookoutvision/。
在左侧导航窗格中，选择项目。
在项目页面上，选择要使用的项目。此时将显示您的项目的控制面板。
在左侧导航窗格中，选择试用检测。
选择要验证的试用检测。
在试用检测页面上，选择验证机器预测。
选中选择此页面上的所有图像。
如果预测正确，请选择验证为正确。否则，请选择验证为不正确。每张图像下方会显示所做的预测和预测置信度分数。
如果需要更改图像的标签，请执行以下操作：
1. 在图像下方选择正确或不正确。
2. 如果无法确定图像的正确标签，请选择图库中的图像以放大图像。
注意
在筛选条件部分，您可以选择所需的标签或标签状态以筛选图像标签。在排序选项部分，您可以按置信度分数进行排序。
如果您的模型是分割模型，并且图像的掩码或异常标签错误，请选择图像下方的异常区域并打开注释工具。通过执行以下操作：使用注释工具更正分割标签，更新分割信息。
必要时在每页上重复步骤 7-10，直到所有图像都经过验证。
选择将经过验证的图像添加到数据集。如果您有单独的数据集，则这些图像会添加到训练数据集中。
重新训练您的模型。有关更多信息，请参阅训练您的模型。

您可以使用注释工具，通过用掩码来标记异常区域以分割图像。

在数据集图库中，选择图像下方的异常区域以打开注释工具。
如果掩码的异常标签不正确，请选择该掩码，然后在异常标签下选择正确的异常标签。如有必要，请选择添加异常标签以添加新的异常标签。
如果掩码不正确，请在页面底部选择绘图工具，然后为异常标签绘制紧密覆盖其异常区域的掩码。下面的图像是掩码紧密覆盖异常区域的示例。

下面的图像是掩码不佳，未紧密覆盖异常区域的示例。
如果还有更多图像需要更正，请选择下一步，然后重复步骤 2 和步骤 3。
选择提交并关闭，完成图像更新。