Eine größere Bildanzahl führt zu einer Änderung der Dateianzahl. Der Nachweis einer Modellverbesserung erfordert Vergleichsergebnisse an unabhängigen realen Stichproben. Selbst wenn die generierten Beispiele mehr Beleuchtungs- oder Okklusionskombinationen abdecken, überprüfen Sie die Übereinstimmung der Beschriftungen, Cluster ähnlicher Bilder und ob diese Bedingungen den Zielort repräsentieren.
Wie sollten die Modelle verglichen werden?
Behalten Sie die ursprüngliche Basislinie bei und zeichnen Sie die Daten und Trainingseinstellungen auf, die nach dem Hinzufügen synthetischer Proben verwendet wurden. Vergleichen Sie mit demselben realen Testsatz, denselben Anmerkungsregeln und denselben Metriken. Untersuchen Sie Fehlerkennungen, verpasste Erkennungen und Fehlerbeispiele für Schlüsselklassen und Betriebsbedingungen. Geben Sie an, welche Bedingungen der Testsatz abdeckt. Listen Sie alle Bedingungen auf, bei denen es nicht genügend echte Testproben gibt.
Was kann geliefert werden, wenn die realen Daten begrenzt sind?
Die Erstlieferung kann synthetische Bilder, Erstellungs- und Screening-Aufzeichnungen, den anwendbaren Umfang und eine Liste der zu sammelnden echten Proben umfassen. Wenn Aufgabenanmerkungen erforderlich sind, überprüfen Sie die Etikettenfelder und ihre Übereinstimmung mit den Proben anhand der Lieferspezifikation. Bewerten Sie etwaige Trainingsvorteile und Feldleistungen anhand unabhängiger realer Stichproben. Markieren Sie bis dahin beide Ergebnisse als nicht bestätigt. Notieren Sie Quellen und Versionen für alle hinzugefügten Proben, um die Rückverfolgbarkeit zu gewährleisten.
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