Bevor Sie Bilder für unterrepräsentierte Bedingungen hinzufügen, notieren Sie die Aufgabe, verfügbare reale Bilder und fehlende Szenen. Listen Sie die Kombinationen aus Kameras, Ansichten, Beleuchtung, Okklusion und Objekterscheinung auf, für die weitere Beispiele erforderlich sind. Bestätigen Sie vor der Verwendung die zulässige Verwendung von Basisbildern, Assets und Anmerkungen. Dies ist ein vorgeschlagener Arbeitsablauf. Die Feldleistung ist nicht bestätigt.
Erstellen und überprüfen Sie Bilder in Stapeln
Behalten Sie für jeden synthetischen Stapel Basisbildquellen, Generierungseinstellungen, Szenen, eine Dateiliste und Beschriftungsversionen bei. Überprüfen Sie zunächst, ob die Dateien mit den Metadaten übereinstimmen. Untersuchen Sie dann eine Teilmenge der Bilder auf Kantenartefakte, Objektpositionen, Okklusion und Etikettenkonsistenz. Erfassen Sie Gründe für unsichere Fälle und schließen Sie diese bei Bedarf aus oder korrigieren Sie sie. Bewahren Sie Verknüpfungen zwischen Originalen und Varianten zur Aufteilung und Überprüfung auf.
Bewerten Sie anhand realer Szenenbeispiele
Reservieren Sie einen echten Testsatz mit Quellen, die vom Training getrennt sind. Vergleichen Sie das Basismodell und das mit hinzugefügten Beispielen trainierte Modell. Verwenden Sie konsistente Metriken, Anmerkungsregeln und Testeingaben. Zeichnen Sie Änderungen in den Trainingseinstellungen auf. Der Bewertungsbericht sollte häufige und seltene Szenen, Fehlerbeispiele und Bedingungen mit unzureichenden Stichproben enthalten. Wenn keine unabhängigen echten Bilder verfügbar sind, liefern Sie zuerst die Bilderzeugungs- und Screening-Aufzeichnungen. Feldleistung als nicht bestätigt markieren.
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