{% extends "index.html" %} {% block title %}Configurações para treinamento do modelo{% endblock %} {% block content %}
Arraste o arquivo aqui.
ou
Escolher arquivo
Formato .zip
Há 3 formas de realizar a configuração do dataset na ferramenta:
É possível configurar o dataset manualmente criando suas próprias classes e adicionando as imagens correspondentes. Essa opção é ideal caso você ainda não tenha um dataset pronto no formato necessário. Basta criar as classes diretamente na interface da ferramenta e fazer o upload das imagens de cada classe. Dessa forma, você terá o controle total sobre a organização dos dados que serão usados no treinamento do modelo.
Faça o upload dos arquivos de treinamento e validação no formato .zip. Este arquivo deve conter a seguinte estrutura:
/nome_do_dataset.zip ├── /classe_1 │ ├── imagem_001.jpg │ ├── imagem_002.jpg │ ├── imagem_003.jpg │ └── ... ├── /classe_2 │ ├── imagem_001.jpg │ ├── imagem_002.jpg │ ├── imagem_003.jpg │ └── ... └── /classe_N ├── imagem_001.jpg ├── imagem_002.jpg ├── imagem_003.jpg └── ...
Cada subdiretório representa uma classe, contendo as imagens correspondentes.
Indique o caminho absoluto do dataset na máquina onde a ferramenta está rodando. A estrutura deve ser idêntica ao formato acima, mas não é necessário compactar o diretório em um arquivo zip. A ferramenta deve ter permissão de acesso ao diretório para copiá-lo para a localização adequada.
Formato JPG, PNG
Nenhuma imagem adicionada