Synthetische Datenprojekte benötigen Lieferkriterien für Bilder und Bewertungskriterien für Modelle. Bildprüfungen können Dateien, Abmessungen, Szenenverteilung, Metadaten, Beschriftungen und Ausnahmen umfassen. Für die Modellbewertung sind Trainingseinstellungen, reale Proben und eine definierte Testmethode erforderlich. Geben Sie an, ob die Lieferung Bilder, Aufgabenanmerkungen oder Modellschulung und -bewertung umfasst.
Überprüfen Sie den Generierungsstapel und die fehlenden Artikel
In der Liefercheckliste sollten die geplante Anzahl der Bilder für jede Szene, die tatsächlichen Dateien, die Generationsversionen, die Quellen und die Screening-Ergebnisse erfasst werden. Prüfungen auf Okklusion, Helligkeit oder Kompression erfordern definierte Proben und Kriterien. Wenn die Lieferung Begrenzungsrahmen, Segmentierungsmasken oder Zeichenbeschriftungen umfasst, überprüfen Sie die Beispiele anhand der Aufgabenspezifikation. Bewahren Sie Bilder zur Überprüfung auf, wenn der Ursprung oder die Beschriftung fehlt.
Definieren Sie einen kontrollierten Modellvergleich
Verwenden Sie den vereinbarten realen Testsatz, um beide Modelle zu bewerten. Vergleichen Sie die ursprüngliche Basislinie mit dem Modell, das mit hinzugefügten synthetischen Bildern trainiert wurde. Verwenden Sie für beide Modelle den gleichen Beispielumfang, die gleichen Anmerkungsregeln und die gleiche Bewertungsmethode. Notieren Sie alle Unterschiede in den Trainingseinstellungen. Untersuchen Sie Fehlerkennungen und verpasste Erkennungen in wichtigen Szenen. Modellvorteile erfordern vergleichende Ergebnisse. Ungetestete Feldbedingungen bleiben bis zur Überprüfung bestehen.
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