Zia Vision — Validation intelligente d'images

Cette page a été traduite à l'aide d'outils d'IA et peut contenir des erreurs. Pour les informations les plus précises et à jour, consultez la version anglaise originale.

Vous pouvez utiliser Zia Vision pour valider automatiquement les images ajoutées aux enregistrements de votre CRM. Grâce à cette fonctionnalité, vous garantissez que ces images sont exactes, cohérentes et de la qualité requise. Cela offre de multiples avantages, allant du respect des directives à une expérience positive pour tous les utilisateurs de votre CRM.

Cas d'usage

Une agence immobilière souhaite vérifier que les images de villas de luxe montrent une piscine. Elle peut utiliser Zia Vision pour satisfaire à cette exigence.
Une entreprise informatique souhaite standardiser ses images de produits et s'assurer qu'elles contiennent toujours un clavier, un écran et une souris. Zia Vision peut vous aider dans cette situation.
Une entreprise de cinéma maison a récemment cessé la fabrication de haut-parleurs dans le cadre de mesures de réduction des coûts. Elle ne souhaite pas que les images de ses systèmes de cinéma maison contiennent des haut-parleurs. Elle peut utiliser Zia Vision pour s'en assurer.
Une entreprise d'électronique commercialise des appareils électroménagers, tels que des téléviseurs, des lave-linge, des mixeurs et des mélangeurs, etc. Lors de l'utilisation du CRM, elle doit télécharger des images de produits de plusieurs marques dans ses modules. L'entreprise utilise Zia Vision pour s'assurer que ces images de produits sont exactes et cohérentes, car elles peuvent influencer la conversation d'un commercial avec les clients et, par conséquent, la décision d'un client d'acheter le produit.

Disponibilité

Les utilisateurs doivent disposer de la permission Validation d'images activée pour leur profil. Cette permission se trouve sous Configuration des permissions > Zia pour chaque profil.

Disponible pour les organisations utilisant l'édition Professional ou supérieure de Zoho CRM

Sous la permission Validation d'images, vous disposez des options suivantes :

Gérer la configuration : Les utilisateurs peuvent créer, modifier, afficher, activer, désactiver ou supprimer une règle. Cette option doit être activée manuellement.
Gérer l'action : Si des images sont déclarées invalides par Zia, elles sont envoyées pour approbation manuelle. Les utilisateurs disposant de cette permission peuvent approuver ou rejeter ces images. Lorsque vous activez la permission Validation d'images, cette option s'active par défaut.

Si ces deux options sont activées pour un profil, ses utilisateurs peuvent à la fois gérer les règles et examiner les images invalidées par celles-ci.

Fonctionnement de la validation d'images Zia

Pour valider les images automatiquement, Zia doit avoir une idée de ce que « valide » ou « invalide » signifie. Comme Zia est un moteur IA, elle doit être entraînée avec plusieurs exemples d'images souhaitées (ou non souhaitées). Par exemple, nous pourrions valider les images de listes de propriétés en entraînant Zia avec des images comme celles-ci :

Une fois entraînée, Zia validera les images entrantes en fonction de ce qu'elle a appris.

Les images invalides peuvent être examinées manuellement pour s'assurer que les images valides ne sont pas supprimées par erreur. Pour améliorer ses performances, vous pouvez modifier les données d'entraînement et réentraîner Zia.

Types de validation

La validation d'une image se fait par la création d'une règle de validation d'images. Pour chaque règle, Zia peut faire correspondre, détecter, ou faire correspondre et détecter des entités dans les images entrantes pour un champ image.

Les entités qui occupent plus de 80 % de l'image doivent être mises en correspondance, tandis que celles en dessous de ce seuil doivent être détectées. Par exemple, lors de la validation d'images de salons, le salon doit être mises en correspondance tandis qu'un téléviseur ou une table à l'intérieur doit être détectées.

Nous utilisons le terme labels pour désigner les entités qui doivent être mises en correspondance. Par exemple, le salon dans l'image ci-dessous. Le terme objects est utilisé pour désigner les entités qui doivent être détectées. Dans l'image ci-dessous, le téléviseur, le vase et la table sont des objects.

Vous pouvez choisir l'un des types de validation selon vos besoins :

Correspondance uniquement : Idéal quand vous souhaitez que la validation soit effectuée sur la base d'une correspondance complète. Par exemple, quand vous souhaitez vous assurer que seules les images de l'extérieur de la maison sont utilisées pour les listes de propriétés.
Détection uniquement : Idéal quand vous souhaitez que la validation soit effectuée en fonction d'un objet spécifique détecté dans l'image. Par exemple, quand vous souhaitez vous assurer qu'une piscine est présente dans toutes les images de villas de luxe.
Correspondance et détection : Idéal quand vous souhaitez valider en fonction à la fois de l'image complète et des objects détectés dans celle-ci. Par exemple, quand vous souhaitez vous assurer que les images de salons contiennent au moins une TV. Le salon sera mis en correspondance tandis que la TV sera détectée.

À ce jour, les options Détection et Correspondance et détection ne sont disponibles que dans la région US DC.

Données d'entraînement

Pour les deux types d'entités (labels et objects), Zia dispose d'une Galerie intégrée contenant des dossiers avec des images d'exemple. Ceux-ci couvrent quelques catégories standard, telles que :

Bicyclettes, Motos, Nourriture et Voitures pour faire correspondre
Ordinateur portable, Personne, Chaise, Canapé, etc. pour détecter

Pour la plupart des cas d'usage, vous devrez entraîner Zia en utilisant vos propres images. Celles-ci s'appellent Images personnalisées. Vous devrez disposer d'au moins cinq images pour chaque entité (label ou object) que vous souhaitez détecter.

Outre l'ajout d'images de cette façon, vous pouvez également :

Ajouter des images qui ont été suggérées pour l'entraînement par les examinateurs (selon la configuration de votre règle).
Supprimer des images des données d'entraînement.

Vous pouvez avoir un maximum de 300 images personnalisées pour une règle de validation. Cela inclut les images téléchargées, les images suggérées et les images approuvées.

Une fois qu'il y a eu une modification d'au moins 40 % dans les données d'entraînement (y compris les ajouts et les suppressions), Zia se réentraînera et commencera à valider les images en fonction des données d'entraînement mises à jour.

Métriques

Taux de réussite

Le taux de réussite mesure la précision de la validation d'images par Zia. Il compare le nombre d'images validées avec précision au nombre total d'images validées. Il est calculé périodiquement par Zia et est réinitialisé lorsque le modèle est réentraîné.

Zia peut commettre deux types d'erreurs :

Une image indésirable est approuvée par Zia : Dans ce cas, l'utilisateur peut supprimer l'image.
Une image souhaitée a été rejetée par Zia : Dans ce cas, l'examinateur peut approuver l'image.

Dans ces deux cas, les utilisateurs auront la possibilité d'informer Zia qu'une erreur a été commise. Cela réduira le taux de réussite.

Si une image est autorisée à rester dans le système, Zia considère cela comme une validation réussie. Si une image a été supprimée ou approuvée mais que l'option pour notifier Zia n'est pas utilisée, Zia considère également ces images comme des validations réussies. Le taux de réussite restera le même.

Précision d'entraînement ou Score du modèle

La précision d'entraînement ou le score du modèle reflète la qualité de vos données d'entraînement. Plus les images d'entraînement se rapprochent des lignes directrices spécifiées, plus sa précision d'entraînement/score du modèle est élevé. Si vous avez plusieurs étiquettes ou objets, vous pourrez voir le score de précision d'entraînement pour chacun d'eux. Seules les règles ayant une précision d'entraînement supérieure à 80 % seront utilisées pour la validation.

Où puis-je trouver Zia Vision ?

Les utilisateurs disposant des autorisations requises dans leurs profils pourront accéder à Zia Vision à Paramètres []> Zia > Vision.

Les fonctionnalités suivantes sont disponibles dans votre Validation d'images onglet :

Nouvelle règle : Utilisez ce bouton pour créer une nouvelle règle de validation d'images.
Tableau des règles de validation d'images : Utilisez ceci pour gérer toutes vos règles de validation d'images. Vous serez également en mesure de voir des détails utiles tels que les suivants :

Le module dans lequel une règle est appliquée. Vous pouvez filtrer les règles par module.
La mise en page dans laquelle une règle est appliquée.
Le champ image qui est validé par la règle.
Le processus utilisé pour la validation (Correspondance uniquement, Détection uniquement, Correspondance et détection).
Le score du modèle qui représente la qualité de vos données d'entraînement. La règle ne sera appliquée que si son score de modèle est supérieur à 80 %.
L'état de la règle. Vous pouvez filtrer par les états (Tous les états, Actif, Inactif).

Activer ou désactiver une règle : Utilisez ceci pour basculer l'état de chaque règle. Seules les règles actives seront utilisées pour valider les images.

Pour créer une règle de validation d'images

Accédez à Paramètres []> Zia > Vision > Commencer.
Si vous avez créé des règles auparavant, cliquez sur Nouvelle règle.
Dans la Créer une règle de validation d'images page, entrez le Nom de la règle.
Sous la Où valider section,

Sélectionnez le module dans la liste déroulante. Ceci est le module dans lequel se trouve le champ image.
Sélectionnez la mise en page. Par exemple, vous pouvez choisir la Standard mise en page.
Sélectionnez le champ image à valider.
Vous pouvez valider l'image de l'enregistrement ou un champ personnalisé de téléchargement d'images dans un module.
Définissez les critères. Cela peut être « Tous les enregistrements » ou « Enregistrements sélectionnés ». En cas de « Enregistrements sélectionnés », seules les images dans les enregistrements qui satisfont à ces critères seront validées par la règle.

Dans la section Type de validation, sélectionnez le type de validation dont vous avez besoin pour cette image. Cela peut être Correspondance uniquement, Détection uniquement, ou Correspondance et détection.
Les options disponibles dans la section Charger les données d'entraînement dépendront du type de validation choisi à l'étape précédente. Pour chaque étiquette ou objet, vous pouvez :

Fournir un nom
Choisir si les images d'entraînement représentent des images souhaitées ou indésirables dans le cas des étiquettes. Pour chaque objet, vous devez choisir si les images représentent un objet à détecter ou non.
Ajouter les données d'entraînement depuis la Galerie ou depuis votre appareil local. Si vous téléchargez depuis votre appareil local :

Assurez-vous que les images ont été déplacées ou copiées dans un dossier distinct.
Compressez ce dossier.
Téléchargez le dossier compressé.

Si vous téléchargez des images depuis votre appareil local, vous pourrez :

Ajouter plusieurs étiquettes ou objets.
Télécharger plusieurs dossiers d'images d'entraînement pour chaque étiquette ou objet.
Pour en savoir plus sur ce sujet, consultez la section sur le téléchargement des données d'entraînement dans ce document d'aide.

Dans la section Comment souhaitez-vous ajouter des images à l'apprentissage par rétroaction ?, vous pouvez décider ce qui se passe quand une image rejetée par Zia est approuvée par un examinateur. Sélectionnez l'une des options suivantes :

Non, l'apprentissage par rétroaction n'est pas nécessaire : Choisissez cette option quand vous ne voulez pas que Zia soit entraîné sur des images où il a fait une erreur.
Suggestions fournies manuellement par les examinateurs aux utilisateurs qui gèrent les règles, suivies de l'approbation correspondante des utilisateurs : Les examinateurs sélectionneront manuellement les images à ajouter en tant que suggestions d'entraînement. Les utilisateurs qui gèrent les règles choisiront ensuite parmi ces suggestions et les ajouteront à l'ensemble d'entraînement.
Suggestions fournies automatiquement par les examinateurs aux utilisateurs qui gèrent les règles, suivies de l'approbation correspondante des utilisateurs : Les images approuvées par les examinateurs seront ajoutées en tant que suggestions automatiquement. L'administrateur devra choisir parmi ces suggestions et les ajouter à l'ensemble d'entraînement.

Cliquez sur Enregistrer.

Remarque

Vous pouvez définir une règle de validation d'images pour les modules standard et personnalisés.
Avec les images d'enregistrement, seuls les champs image personnalisés ayant la propriété Nombre maximum d'images autorisées définie à 1 sont disponibles pour la validation.
Chaque fois qu'une image échoue la validation lors de la création d'un enregistrement, l'image sera envoyée pour approbation manuelle. L'enregistrement associé sera créé. L'image attendra dans le module Mes tâches pour être approuvée ou rejetée par vos examinateurs.
Parfois, vous pouvez avoir l'impression qu'une image a été incorrectement approuvée par Zia. Dans ces cas, vous pouvez supprimer l'image de l'enregistrement. Lorsque vous le faites, n'oubliez pas de cocher la case dans la fenêtre contextuelle qui s'affiche. Cela aidera à produire un taux de réussite précis pour le modèle.
Pour un seul champ image, une seule règle peut être configurée.

Pour tester votre règle de validation d'images

Une fois la règle créée, vous pouvez tester le modèle qu'Zia utilisera pour valider les images entrantes. En fonction de ce test, vous pouvez affiner le modèle en modifiant vos images d'entraînement. Pour tester un modèle :

Accédez à Configuration[]> Zia > Vision.
Sélectionnez le règle pour laquelle vous souhaitez tester le modèle.
Cliquez sur Tester le modèle.
Dans la Tester le modèle popup, cliquez parcourir ou glissez un fichier sur la popup pour charger l'image qui doit être validée par Zia.
Veuillez noter les formats pris en charge et la limite de taille mentionnés dans la popup avant de charger votre image.
Zia validera l'image et livrera le résultat.
Cliquez sur Tester une autre image pour répéter le processus pour une autre image.

Pour examiner les images non valides

Lorsqu'une image est invalidée par Zia, elle est déplacée vers le module Mes travaux pour examen manuel. Pour examiner ces images :

Accédez à Mes travaux > Validation d'image.
Pour l'enregistrement dont vous souhaitez examiner les images, cliquez sur le nombre d'images en attente lien.
Dans la popup Échec de la validation d'image , cliquez sur :

Accepter si l'image est valide.
Supprimer si l'image n'est pas valide.

Vous pouvez aider Zia en signalant si Zia a fait une erreur et/ou en suggérant cette image pour l'entraînement. Veuillez noter que cette option de suggestion ne sera disponible que si vous avez choisi de laisser les examinateurs suggérer manuellement des images pour l'apprentissage par retours d'expérience.
Cliquez sur Enregistrer et fermer.

Pour mettre à jour une règle de validation d'image

Accédez à Paramètres[] > Zia > Vision.
Survolez la règle que vous souhaitez modifier.
Survolez la (...) icône et sélectionnez Modifier.
Effectuez les modifications nécessaires.
Cliquez sur Enregistrer.

Remarque

Vous ne pourrez pas modifier le Module, Disposition, Champ, et le Type de validation associés à cette règle.
Vous pourrez modifier le Nom de la règle, Critères pour les enregistrements, Données d'entraînement, et le Type de retours d'expérience.
Vous pourrez également modifier la règle en sélectionnant un règle et en cliquant sur le bouton Modifier .

Pour supprimer une règle de validation d'image

Accédez à Paramètres[] > Zia > Vision.
Survolez la règle que vous souhaitez supprimer.
Survolez (...) et sélectionnez Supprimer.
Dans la fenêtre qui s'affiche, cliquez sur Oui, supprimer.

Remarque
Vous pouvez également supprimer une règle en la sélectionnant et en cliquant sur le bouton Supprimer .

Gérer vos données d'entraînement

Vous devez ajouter des données d'entraînement lors de la création d'une règle de validation d'image, ainsi que lorsque vous estimez que les performances de la règle pourraient être améliorées.

Pour ajouter vos données d'entraînement

En fonction du type de validation choisi pour une règle de validation d'image, vous disposerez de différentes options dans la section Télécharger les données d'entraînement .

Si « Correspondance uniquement » est sélectionné

Dans la section Télécharger les données d'entraînement , sélectionnez

Souhaité si vous souhaitez que les images de vos enregistrements correspondent à vos images d'entraînement. Par exemple, si vous disposez de belles photographies de propriétés et que vous souhaitez que les images de vos enregistrements de propriétés correspondent à celles-ci.
Non souhaité si vous souhaitez que les images de vos enregistrements ne correspondent pas à vos images d'entraînement.
Par exemple, si vous constatez que les utilisateurs téléchargent parfois des images de l'intérieur d'une propriété comme images d'enregistrement. Dans ce cas, vous pouvez télécharger plusieurs images des intérieurs de propriétés et sélectionner Non souhaité.

Entrez le nom du libellé pour l'ensemble des images d'entraînement que vous allez télécharger. Par exemple, si vous téléchargez des images de maisons, le libellé serait « Maison ».
Cliquez sur Télécharger une image.
Dans la section Télécharger les données d'entraînement . Dans la fenêtre qui s'affiche, vous pouvez :

Sélectionnez l'onglet Galerie et sélectionnez l'un des dossiers disponibles.
Sélectionnez l'onglet Bureau et téléchargez un ou plusieurs dossiers compressés contenant des images personnalisées. Par exemple, un dossier compressé pourrait contenir des images de l'extérieur de maisons tandis qu'un autre pourrait contenir les mêmes images pour des unités duplex.

Cliquez sur Joindre.

Remarque (applicable uniquement si vous téléchargez des images personnalisées)

Vous pouvez ajouter des images personnalisées supplémentaires pour un libellé en cliquant sur +Images.
Vous pouvez ajouter un maximum de trois libellés. Pour ce faire, cliquez sur Ajouter un autre libellé.
Chaque règle de validation aura une seule option souhaité/non souhaité. Cette option s'appliquera à tous les libellés de cette règle.
Étant donné que les libellés concernent les entités qui occupent au moins 80 % de l'image, un seul libellé peut être détecté dans une image. Si plusieurs libellés sont présents dans une règle, le modèle de critères pour la règle sera toujours Libellé 1 OU Libellé 2 OU Libellé 3. Cette configuration ne peut pas être modifiée.

Si « Détection uniquement » est sélectionné

Dans la section Télécharger les données d'entraînement , entrez le nom de l'objet (Nom de l'objet) dans les données d'entraînement.
Cliquez sur Télécharger une image.
Dans la section Télécharger les données d'entraînement . Dans la fenêtre qui s'affiche, vous pouvez :

Sélectionnez l'onglet Galerie et sélectionnez l'un des dossiers disponibles.
Sélectionnez l'onglet Bureau et téléchargez un ou plusieurs dossiers compressés contenant des images personnalisées de l'objet.

Cliquez sur Joindre.
Décidez si vous souhaitez que l'objet soit détecté ou non détecté.
Cliquez sur Ajouter un autre objet si vous souhaitez valider la présence ou l'absence d'autres objets dans une image. Cette option n'est disponible que lorsque vous téléchargez des images personnalisées. Vous pouvez ajouter un maximum de trois objets.
Si vous avez plusieurs objets, définissez également les critères de validation. Par exemple, vous pouvez souhaiter que l'image contienne soit une télévision, soit une combinaison d'une table et d'un vase. Dans ce cas, cliquez sur Modifier le motif, entrez le motif de critères, puis cliquez sur l'icône de coche .

Remarque

L'objet spécifique doit être parfaitement clair dans chaque image que vous téléchargez dans le cadre des données d'entraînement. Par exemple, si vous souhaitez télécharger des images de canapés, assurez-vous que chaque image d'entraînement ne contient qu'un canapé et rien d'autre. Si l'objet sera présent sous plusieurs angles dans les images de différents enregistrements, fournissez des images d'entraînement de l'objet sous autant d'angles que possible.

Les images suivantes sont des images d'entraînement valides pour détecter un canapé.

L'image affichée ci-dessous n'est pas recommandée pour détecter un canapé.

Si l'option Correspondance et détection est sélectionnée
L'option Correspondance et détection vous permet de faire correspondre une image et de détecter les objets qu'elle contient. Par exemple, vous pouvez souhaiter vérifier que les images de salons :

Correspondent à des images de haute qualité de salons
Sont également validées en détectant la présence d'une télévision, d'un vase et d'une table dans cette image

Pour ce faire :

Configurez la section Correspondance et ajoutez des images pour cette section. Suivez les instructions fournies pour l'option Correspondance uniquement.
Répétez l'opération pour la section Détection . Suivez les instructions fournies pour l'option Détection uniquement .

Pour ajouter ou supprimer des images individuelles de vos données d'entraînement

Cela ne peut être fait que dans le cas où des images personnalisées sont utilisées pour l'entraînement.

Accédez à Configuration[] > Zia > Vision.
Sélectionnez l'onglet règle dont vous souhaitez consulter les données d'entraînement.
Sous la section Aperçu des images d'entraînement , vous pouvez consulter la ventilation complète de vos données d'entraînement. Cliquez sur Afficher les images.
Vous pouvez voir les sections suivantes :

Images ajoutées pour l'entraînement : ce sont les images que vous avez téléchargées ou ajoutées via l'apprentissage par rétroaction. Vous pouvez filtrer et supprimer des images dans cette section.
Suggestions pour l'apprentissage par rétroaction : ces images ont été suggérées pour l'apprentissage par rétroaction. Cette option est disponible si vous avez activé des suggestions manuelles ou automatiques dans votre règle de validation d'image. Vous pouvez survoler une image, puis approuver ou rejeter ces images.
Après approbation, vous pouvez sélectionner l'étiquette dans la liste déroulante.
Vous pouvez ensuite cliquer sur Recadrer et assigner des objets, tracez un cadre autour de votre objet et sélectionnez le nom de l'objet. Vous pouvez le faire pour plusieurs objets. Ensuite, cliquez sur Ajouter à l'apprentissage.
Images approuvées pour l'apprentissage : c'est la section qui contient les images que vous avez approuvées dans la section Suggestions pour l'apprentissage par rétroaction. Vous pouvez filtrer et supprimer des images dans cette section.

Remarque
Si les images d'entraînement proviennent de la Galerie, vous ne pourrez pas suggérer et ajouter des images d'entraînement. Vous pouvez consulter des images d'exemple de la Galerie.

Comment Zia met à jour votre modèle quand vous ajoutez et supprimez des images d'entraînement

Zia réentraînera le modèle dans le cas de deux événements :

Quand les dossiers d'images personnalisées téléchargés sont ajoutés ou supprimés et la règle est enregistrée
Quand il y a eu une modification de 40 % et plus dans les données d'entraînement. Supposons que l'ensemble d'entraînement initial contient 100 images. Au fil du temps, vous avez procédé comme suit :

Suppression de 10 images de la section Images ajoutées pour l'entraînement (10 modifications)
Approbation de 10 images suggérées pour l'entraînement (20 modifications)
Approbation de 10 autres images (10 modifications). Comme le nombre total de modifications s'élève maintenant à 40 (10+20+10), la modification de l'ensemble d'entraînement représente 40 % par rapport au nombre d'images de l'ensemble d'entraînement initial (40 modifications dans un ensemble d'entraînement initial de 100 images). Bien que seulement 30 images supplémentaires aient été ajoutées, Zia réentraînera le modèle puisqu'il y a eu 40 modifications (30 ajouts et 10 suppressions).

Remarque
Les images dans les Suggestions pour l'apprentissage par feedback sont ajoutées par vos relecteurs, soit manuellement, soit automatiquement. Ils peuvent :

Approuver les images rejetées par Zia dans le My Jobs module.
Rejeter les images approuvées par Zia en supprimant cette image de l'enregistrement.

Directives de téléchargement d'images

Si vous souhaitez télécharger des images depuis votre ordinateur de bureau, vous devez respecter ces directives pour obtenir les meilleurs résultats de Zia :

Les images doivent être dans ces formats : JPG, JPEG, PNG, GIF, BMP et TIFF.
Les données d'entraînement doivent être très similaires aux données qui doivent être validées. C'est-à-dire que les images de villas, de motos, de voitures, etc. doivent être claires et facilement identifiables pour une validation précise.
En général, les données d'entraînement doivent contenir des images prises sous plusieurs angles, avec différentes résolutions et différents arrière-plans pour plus de variété.
Les modèles de vision ne peuvent généralement pas reconnaître les motifs que les humains ne peuvent pas reconnaître. Donc, si un humain ne peut pas reconnaître un motif en regardant l'image pendant environ une demi-seconde à une seconde, le modèle ne peut probablement pas être entraîné à le faire non plus.
Vous pouvez télécharger autant d'images que vous le souhaitez pour une meilleure précision, mais un minimum de cinq images d'une catégorie particulière doit être téléchargé pour que Zia valide les images.
Ne combinez pas les images de différentes catégories. Utilisez les images qui représentent le mieux votre catégorie.
Le score de précision de l'entraînement sera affecté si ces directives ne sont pas respectées.
Nous vous recommandons de sélectionner l'approbation d'enregistrement ou d'image comme action jusqu'à ce que vous soyez sûr des résultats affichés par Zia.

Problèmes courants et leurs solutions

Consultez les cas ci-dessous qui mettent en évidence les problèmes possibles et les façons de les résoudre :

Cas 1. Un fournisseur de papeterie souhaite valider les images de stylos et de crayons reçus via des commandes en gros des fournisseurs. Il télécharge les images de ces objets en tant que classificateurs. Cependant, lorsque les commandes en gros sont reçues, la plupart des images de stylos à bille sont marquées comme invalides.

Solution: Les données d'entraînement se composent d'images de tous les types de stylos, tels que les stylos à plume, les stylos gel, les marqueurs et les crayons, mais ne comprennent pas les stylos à bille. Par conséquent, bien que Zia puisse identifier une variété de stylos, il ne peut pas identifier un stylo à bille et l'affiche comme une image invalide. Pour obtenir un résultat précis, il est important de télécharger toutes les images de tous les objets que vous souhaitez classifier.
Cas 2. Un revendeur de téléphones mobiles souhaite valider les images de smartphones. Il télécharge des images de toutes les marques de smartphones qu'il vend, mais certaines images de téléphones mobiles sont toujours affichées comme invalides.

Solution: Le revendeur télécharge les images de face de toutes les marques de smartphones. Cependant, certaines images prises sous d'autres angles sont difficiles à identifier et à établir une similarité entre les objets. Par conséquent, il est essentiel de télécharger des images d'objets sous différents angles pour faciliter l'identification et améliorer la précision des résultats.
Cas 3. Un distributeur de jouets et de puzzles est confus car les images de puzzles géométriques ou de puzzles de formes sont identifiées comme des objets invalides, même si le même type d'images a été utilisé comme classificateurs.

Solution: Une forme géométrique a le même aspect de tous les côtés, donc télécharger une image d'un objet de n'importe quel angle donnerait toujours des résultats précis. Cependant, il doit y avoir suffisamment d'images pour établir une similarité entre les objets. Lors du téléchargement d'images d'objets qui peuvent sembler similaires de tous les angles, il est nécessaire d'avoir au moins cinq à six images (exigence minimale pour la validation d'images de Zia) de l'objet. Nous recommandons de répéter une image cinq fois pour que le système établisse une corrélation.