Zia Vision - Validazione intelligente delle immagini

1. Un'agenzia immobiliare desidera verificare che le immagini delle ville di lusso mostrino una piscina. Può utilizzare Zia Vision per soddisfare questo requisito.
   
2. Un'azienda di PC desidera standardizzare le immagini dei propri prodotti e assicurarsi che contengano sempre una tastiera, un monitor e un mouse. Zia Vision può essere d'aiuto in questa situazione.
   
3. Un'azienda di home theater ha recentemente smesso di produrre altoparlanti come misura di riduzione dei costi. Non desidera che le immagini dei propri sistemi home theater contengano altoparlanti. Può utilizzare Zia Vision per garantire questo.
   
4. Un'azienda di elettronica si occupa della vendita di elettrodomestici, come televisori, lavatrici, frullatori e mixer ecc. Quando utilizza il CRM, deve caricare immagini di prodotti di molteplici marchi nei propri moduli. L'azienda utilizza Zia Vision per garantire che queste immagini dei prodotti siano accurate e coerenti, poiché queste immagini potrebbero influenzare la conversazione di un venditore con i clienti e, di conseguenza, la decisione del cliente di acquistare il prodotto.
   

Disponibilità

Gli utenti devono avere il permesso Image Validation abilitato per il proprio profilo. Questo permesso si trova in Setup permissions > Zia per ciascun profilo.

Sotto il permesso Image Validation, sono disponibili le seguenti opzioni:

1. Manage Configuration: gli utenti possono creare, modificare, visualizzare, abilitare, disabilitare o eliminare una regola. Deve essere abilitato manualmente.
   
2. Manage Action: se le immagini vengono dichiarate non valide da Zia, vengono inviate per l'approvazione manuale. Gli utenti con questo permesso possono approvare o rifiutare tali immagini. Quando si abilita il permesso Image Validation, questa opzione viene abilitata per impostazione predefinita.
   

Se entrambe queste opzioni sono abilitate per un profilo, i suoi utenti possono sia gestire le regole sia revisionare le immagini invalidate da tali regole.

Come funziona la validazione immagini di Zia

Per validare automaticamente le immagini, Zia deve avere un'idea di cosa significhi "valido" o "non valido". Poiché Zia è un motore di intelligenza artificiale, deve essere addestrata con diversi campioni di immagini desiderate (o indesiderate). Ad esempio, potremmo validare le immagini degli annunci immobiliari addestrando Zia con immagini come queste:

Una volta addestrata, Zia validerà le immagini in arrivo in base a ciò che ha appreso.

Le immagini non valide possono essere revisionate manualmente per assicurarsi che quelle valide non vengano rimosse per errore. Per migliorare le sue prestazioni, è possibile modificare i dati di addestramento e riaddestrare Zia.

Tipi di validazione

La validazione di un'immagine avviene attraverso la creazione di una regola di validazione immagini. Per ogni regola, Zia può eseguire il match, il rilevamento o il match e rilevamento di entità nelle immagini in arrivo per un campo immagine.

Le entità che occupano oltre l'80% dell'immagine devono essere oggetto di match, mentre quelle al di sotto di tale soglia devono essere rilevate. Ad esempio, nella validazione di immagini di soggiorni, il soggiorno deve essere oggetto di match mentre un televisore o un tavolo al suo interno deve essere rilevato.

Utilizziamo il termine etichette per indicare le entità che devono essere oggetto di match. Ad esempio, il soggiorno nell'immagine sottostante. Il termine oggetti è utilizzato per indicare le entità che devono essere rilevate. Nell'immagine sottostante, il televisore, il vaso e il tavolo sono oggetti.

Al momento, le opzioni Detect e Match and Detect sono disponibili solo nel US DC.

Dati di addestramento

1. Biciclette, Motociclette, Cibo e Auto per il match
   
2. Laptop, Persona, Sedia, Divano e così via per il rilevamento
   

1. Aggiungere immagini che sono state suggerite per l'addestramento dai revisori (a seconda della configurazione della regola).
   
2. Rimuovere immagini dai dati di addestramento.
   

Metriche

Tasso di successo

1. Un'immagine indesiderata viene approvata da Zia: in questo caso, l'utente può rimuovere l'immagine.
   
2. Un'immagine desiderata è stata rifiutata da Zia: in questo caso, il revisore può approvare l'immagine.
   

Accuratezza dell'addestramento o punteggio del modello

Dove si trova Zia Vision?

Gli utenti con i permessi necessari nei propri profili potranno accedere a Zia Vision in Setup () > Zia > Vision.

Le seguenti funzionalità sono disponibili nella scheda Image Validation:

1. New Rule: utilizzare questo pulsante per creare una nuova regola di validazione immagini.
   
2. Tabella Image Validation Rules: utilizzare questa tabella per gestire tutte le regole di validazione immagini. Sarà inoltre possibile visualizzare dettagli utili come i seguenti:
   
1. Il modulo in cui viene applicata una regola. È possibile filtrare le regole per modulo.
   
2. Il layout in cui viene applicata una regola.
   
3. Il campo immagine validato dalla regola.
   
4. Il processo utilizzato per la validazione (Match only, Detect only, Match and detect).
   
5. Il punteggio del modello che rappresenta la qualità dei dati di addestramento. La regola verrà applicata solo se il punteggio del modello è superiore all'80%.
   
6. Lo stato della regola. È possibile filtrare per stato (All status, Active, Inactive).
   
3. Attivare o disattivare una regola: utilizzare questo interruttore per cambiare lo stato di ciascuna regola. Solo le regole attive verranno utilizzate per validare le immagini.
   
   

Per creare una regola di validazione immagini

1. Navigare in Setup > Zia > Vision > Get Started.
   Se sono state create regole in precedenza, fare clic su New Rule.
   
2. Nella pagina Create Image Validation Rule, inserire il Rule name.
   
   
3. Nella sezione Where to validate,
   
1. Selezionare il modulo dall'elenco a discesa. Questo è il modulo in cui si trova il campo immagine.
   
2. Selezionare il layout richiesto. Ad esempio, è possibile scegliere il layout Standard.
   
3. Selezionare il campo immagine che deve essere validato.
   È possibile validare l'immagine del record o un campo di caricamento immagine personalizzato in un modulo.
   
4. Impostare i criteri. Questi possono essere "All records" o "Selected records". Nel caso di "Selected records", solo le immagini nei record che soddisfano tali criteri verranno validate dalla regola.
   
   
4. Nella sezione Validation Type, selezionare il tipo di validazione necessario per quell'immagine. Questo può essere Match only, Detect only o Match and detect.
   
   
5. Le opzioni disponibili nella sezione Upload Training Data dipenderanno dal tipo di validazione scelto nel passaggio precedente. Per ogni etichetta o oggetto, è possibile:
   
1. Fornire un nome
   
2. Scegliere se le immagini di addestramento rappresentano immagini desiderate o indesiderate nel caso delle etichette. Per ogni oggetto, è necessario scegliere se le immagini rappresentano un oggetto che deve essere rilevato o non rilevato.
   
3. Aggiungere i dati di addestramento dalla Gallery o dal proprio dispositivo locale. Se si caricano dal dispositivo locale:
   
1. Assicurarsi che le immagini siano state spostate o copiate in una cartella separata.
   
2. Comprimere quella cartella in formato zip.
   
3. Caricare la cartella compressa.
   
4. Nel caso in cui si carichino immagini dal dispositivo locale, sarà possibile:
   
1. Aggiungere più etichette o oggetti.
   
2. Caricare più cartelle di immagini di addestramento per ogni etichetta o oggetto.
   
   Per saperne di più, consultare la sezione sul caricamento dei dati di addestramento in questo documento di aiuto.
   
   
6. Sotto How would you like to add images to feedback learning?, è possibile decidere cosa succede quando un'immagine rifiutata da Zia viene approvata da un revisore. Selezionare una delle seguenti opzioni:
   
   
1. No, feedback learning is not needed: scegliere questa opzione quando non si desidera che Zia venga addestrata sulle immagini in cui ha commesso un errore.
   
2. Suggestions manually provided by Reviewers to users who manage rules, followed by the users' approval(s) to the suggestions accordingly: i revisori selezioneranno manualmente le immagini da aggiungere come suggerimenti per l'addestramento. Gli utenti che gestiscono le regole sceglieranno poi tra questi suggerimenti e li aggiungeranno al set di addestramento.
   
3. Suggestions automatically provided by Reviewers to users who manage rules, followed by the users' approval(s) to the suggestions accordingly: le immagini approvate dai revisori verranno aggiunte automaticamente come suggerimenti. L'amministratore dovrà scegliere tra questi suggerimenti e aggiungerli al set di addestramento.
   
7. Fare clic su Save.
   

Nota

1. È possibile impostare una regola di validazione immagini sia per moduli standard che personalizzati.
   
2. Insieme alle immagini dei record, solo i campi immagine personalizzati con la proprietà Maximum images allowed impostata su 1 sono disponibili per la validazione.
   
3. Ogni volta che un'immagine non supera la validazione durante la creazione del record, l'immagine verrà inviata per l'approvazione manuale. Il record associato verrà comunque creato.
   
   
   L'immagine rimarrà in attesa nel modulo My Jobs per essere approvata o rifiutata dai revisori.
   
4. A volte, potrebbe sembrare che un'immagine sia stata approvata erroneamente da Zia. In questi casi, è possibile rimuovere l'immagine dal record. Quando lo si fa, non dimenticare di selezionare la casella di controllo nel popup che appare. Questo aiuterà a produrre un tasso di successo accurato per il modello.
   
   
5. Per un singolo campo immagine, è possibile configurare una sola regola.

Per testare la regola di validazione immagini

1. Navigare in Setup > Zia > Vision.
   
2. Selezionare la regola per la quale si desidera testare il modello.
   
3. Fare clic su Test the model.
   
   
4. Nel popup Test the model, fare clic su browse o trascinare un file nel popup per caricare l'immagine che deve essere validata da Zia.
   
   Prestare attenzione ai formati supportati e al limite di dimensione indicati nel popup prima di caricare l'immagine.
   
   
5. Zia validerà l'immagine e fornirà il risultato.
   
   
6. Fare clic su Test another image per ripetere il processo con un'altra immagine.
   

Per revisionare le immagini non valide

1. Navigare in My Jobs > Image Validation.
   
   
2. Per il record di cui si desidera revisionare le immagini, fare clic sul link numero di immagini in attesa.
   
   
3. Nel popup Image Validation Failure, fare clic su:
   
1. Accept se l'immagine è valida.
   
2. Remove se l'immagine non è valida.
   
4. È possibile aiutare Zia segnalando se ha commesso un errore e/o suggerendo quell'immagine per l'addestramento. Si noti che questa opzione di suggerimento sarà disponibile solo se si è scelto di consentire ai revisori di suggerire manualmente le immagini per il feedback learning.
   
   
5. Fare clic su Save & Close.
   

Per aggiornare una regola di validazione immagini

1. Navigare in Setup > Zia > Vision.
   
2. Posizionare il cursore sulla regola che si desidera modificare.
   
3. Posizionare il cursore sull'icona (...) e selezionare Edit.
   
   
4. Apportare le modifiche necessarie.
   
5. Fare clic su Save.
   

1. Non sarà possibile modificare il Module, il Layout, il Field e il Validation Type associati a quella regola.
   
2. Sarà possibile modificare il Rule Name, i Criteria for records, i Training Data e il Feedback type.
   
3. Sarà inoltre possibile modificare la regola selezionandola e facendo clic sul pulsante Edit.
   
   
   

Per eliminare una regola di validazione immagini

1. Navigare in Setup > Zia > Vision.
   
2. Posizionare il cursore sulla regola che si desidera eliminare.
   
3. Posizionare il cursore sull'icona (...) e selezionare Delete.
   
4. Nel popup che appare, fare clic su Yes, Delete.
   

Nota
Sarà inoltre possibile eliminare una regola selezionandola e facendo clic sul pulsante Delete.

Gestione dei dati di addestramento

Sarà necessario aggiungere dati di addestramento durante la creazione di una regola di validazione immagini, nonché quando si ritiene che le prestazioni della regola possano essere migliorate.

Per aggiungere i dati di addestramento

1. Nella sezione Upload Training Data, selezionare
   
1. Desired se si desidera che le immagini dei record corrispondano alle immagini di addestramento. Ad esempio, se si dispone di belle fotografie di proprietà e si desidera che le immagini dei record delle proprietà corrispondano a quelle.
   
2. Undesired se si desidera che le immagini dei record siano diverse dalle immagini di addestramento.
   Ad esempio, se si scopre che gli utenti a volte caricano immagini dell'interno di una proprietà come immagini dei record. In questo caso, è possibile caricare più immagini degli interni delle proprietà e selezionare Undesired.
2. Inserire il nome dell'etichetta per il set di immagini di addestramento che si sta per caricare. Ad esempio, se si caricano immagini di case, l'etichetta sarebbe "House".
   
   
3. Fare clic su Upload Image.
   
4. Nel popup Upload Training Data, è possibile:
   
1. Selezionare la scheda Gallery e selezionare una delle cartelle disponibili.
   
   
2. Selezionare la scheda Desktop e caricare una o più cartelle compresse contenenti immagini personalizzate. Ad esempio, una cartella compressa potrebbe contenere immagini dell'esterno di case mentre l'altra potrebbe contenere lo stesso ma per unità bifamiliari.
   
   
5. Fare clic su Attach.
   

1. È possibile aggiungere ulteriori immagini personalizzate per un'etichetta facendo clic su +Images.
   
2. È possibile aggiungere un massimo di tre etichette. Per farlo, fare clic su Add another label.
   
3. Ogni regola di validazione avrà un'unica opzione desired/undesired. Questa si applicherà a tutte le etichette in quella regola.
   
4. Poiché le etichette sono per entità che occupano almeno l'80% dell'immagine, può essere rilevata una sola etichetta in un'immagine. Se sono presenti più etichette in una regola, il pattern dei criteri per la regola sarà sempre Label 1 OR Label 2 OR Label 3. Questo non può essere modificato.
   

Se è selezionato Detect only

1. Nella sezione Upload Training Data, inserire il nome dell'oggetto (Object name) nei dati di addestramento.
   
   
2. Fare clic su Upload Image.
   
3. Nel popup Upload Training Data, è possibile:
   
1. Selezionare la scheda Gallery e selezionare una delle cartelle disponibili.
   
   
2. Selezionare la scheda Desktop e caricare una o più cartelle compresse contenenti immagini personalizzate dell'oggetto.
   
   
4. Fare clic su Attach.
   
5. Decidere se si desidera che l'oggetto sia rilevato o non rilevato.
   
   
6. Fare clic su Add another object se si desidera validare la presenza o l'assenza di altri oggetti in un'immagine. Questa opzione è disponibile solo quando si caricano immagini personalizzate. È possibile aggiungere un massimo di tre oggetti.
   
   
7. Se si dispone di più oggetti, impostare anche i criteri per la validazione. Ad esempio, si potrebbe volere che l'immagine contenga un televisore oppure una combinazione di un tavolo e un vaso. In tal caso, fare clic su Edit Pattern, inserire il pattern dei criteri e fare clic sull'icona spunta.
   
   
   
   

Nota
È necessario che l'oggetto specifico sia chiaramente visibile in ogni immagine caricata come parte dei dati di addestramento. Ad esempio, se si desidera caricare immagini di divani, assicurarsi che ogni immagine di addestramento contenga solo un divano e nient'altro. Se l'oggetto sarà presente da più angolazioni nelle immagini dei diversi record, fornire immagini di addestramento dell'oggetto da quante più angolazioni possibili.

Le seguenti sono immagini di addestramento valide per il rilevamento di un divano.

L'immagine mostrata di seguito non è raccomandata per il rilevamento di un divano.

1. Un'agenzia immobiliare desidera verificare che le immagini delle ville di lusso mostrino una piscina. Può utilizzare Zia Vision per soddisfare questo requisito.
   
2. Un'azienda di PC desidera standardizzare le immagini dei propri prodotti e assicurarsi che contengano sempre una tastiera, un monitor e un mouse. Zia Vision può essere d'aiuto in questa situazione.
   
3. Un'azienda di home theater ha recentemente smesso di produrre altoparlanti come misura di riduzione dei costi. Non desidera che le immagini dei propri sistemi home theater contengano altoparlanti. Può utilizzare Zia Vision per garantire questo.
   
4. Un'azienda di elettronica si occupa della vendita di elettrodomestici, come televisori, lavatrici, frullatori e mixer ecc. Quando utilizza il CRM, deve caricare immagini di prodotti di molteplici marchi nei propri moduli. L'azienda utilizza Zia Vision per garantire che queste immagini dei prodotti siano accurate e coerenti, poiché queste immagini potrebbero influenzare la conversazione di un venditore con i clienti e, di conseguenza, la decisione del cliente di acquistare il prodotto.