Una vez que hayas asignado algunas etiquetas, estás listo para ejecutar predicciones.
Ejecutando predicciones
Para empezar, haz clic en "Ejecutar predicciones".
Poco después, aparecerá una serie de mosaicos en la ventana de Predicciones. Estos son mosaicos que son más similares a los mosaicos etiquetados positivamente. En el mapa, aparecerán con un contorno púrpura, claramente distinto del contorno azul (de los mosaicos etiquetados manualmente).
Después de ejecutar tu primera predicción, puedes hacer clic en el botón "Config" para cambiar la cantidad de predicciones generadas.
Filtrar por confianza
Cuando hayas generado algunas predicciones, nuestro algoritmo tendrá más confianza en algunas coincidencias que en otras, dentro del número de predicciones que deseaste. Al arrastrar el control deslizante hacia la derecha, el filtro de confianza aumentará y el número de mosaicos mostrados disminuirá. Se te mostrarán mosaicos en los que nuestro algoritmo tiene más confianza de que son una coincidencia, en lugar de, por ejemplo, las 500 predicciones completas. ¡Prueba a mover el control deslizante para ajustar el nivel de confianza!
Como puedes ver, el número de mosaicos predichos se ha reducido a 42. Dado que los mosaicos cercanos a los ya etiquetados son bastante similares, esperaríamos que permanezcan, especialmente al filtrar hacia una mayor confianza.
Actualizando predicciones
Una vez que hayas añadido etiquetas positivas o negativas adicionales, ya sea a partir de mosaicos predichos u otras observaciones, deberías actualizar las predicciones generadas. Dado que este es un proceso de prueba y error, ser iterativo añadiendo algunas etiquetas más y actualizando las predicciones es necesario y eficiente.
Para actualizar, haz clic en el botón "Actualizar" en la ventana de Predicción.
Mira este video para aprender cómo ejecutar predicciones:
¿Cómo funciona esto?
Cada mosaico se representa mediante embeddings producidos por el modelo base. Cuando seleccionas un conjunto de mosaicos que son similares, buscamos en todos los mosaicos de esta región para encontrar mosaicos con embeddings similares, o vecinos más cercanos.
Si muchos puntos están etiquetados como positivos, la máquina busca el promedio de esos vectores positivos. Si incluyes etiquetas negativas, la máquina busca el vector positivo promedio desplazado alejándose del promedio negativo (por la diferencia entre el promedio positivo y el promedio negativo).
Ahora que has aprendido a etiquetar y hacer predicciones, ¡prueba a construir un conjunto de datos de algún objeto o característica en las imágenes! Pasa por un proceso de prueba y error y experimenta con Earth Index. Queremos mejorar la herramienta, así que no dudes en compartir cualquier comentario con nosotros por Discord o en [email protected].
