Bei der Beschaffung visueller Daten sollten Bilder, Quelldatensätze, Generierungsparameter, Etiketten und Qualitätsprüfungen separat angegeben werden. Die Anzahl der Bilder erfasst lediglich, wie viele Bilddateien die angegebene Zählregel erfüllen. Es ist kein ausreichender Beweis für vollständige Etiketten, Trainingsbereitschaft oder verbesserte Feldleistung.
Listen Sie die Ergebnisse nach ihrem Inhalt auf
| Lieferbar | Einzelheiten müssen angegeben werden | Was es nicht unabhängig feststellt |
|---|---|---|
| Aufgenommene Bilder oder Videos | Gerät, Szene, Format, Zeit und Originaldatenumfang | Abdeckung aller Feldbedingungen |
| Synthetische oder angereicherte Proben | Herkunft, Generierungsmethode, Parameter und Charge | Äquivalenz zur realen Feldverteilung |
| Klasseninformationen | Klassendefinitionen, Feldbedeutungen und Bestätigungsmethode | Objektpositionen oder Beschriftungen auf Pixelebene |
| Erkennung, Segmentierung oder Zeichenanmerkungen | Etikettentyp, Regeln, Version und Prüfmethode | Erfolgreiche Modellschulung oder -bereitstellung |
| Aufzeichnungen zur Qualitätsprüfung | Kontrollen, Probenahmen, Ausnahmen und Behandlung | Leistung des Zielmodells |
Herkunft, erlaubte Nutzung und Lizenzen gesondert prüfen
Halten Sie die Erfassungs- bzw. Erzeugungsquellen sowie den zulässigen Umfang der Nutzung, Verarbeitung und Lieferung ein. Berechtigungen hängen von der Dokumentation für jede Quelle ab. Der Besitz der Dateien stellt keine Berechtigung für jede weitere Nutzung dar. Kontrollieren Sie die öffentliche Offenlegung von Kundenszenen oder identifizierbaren Informationen im vereinbarten Umfang.
Akzeptieren Sie zunächst repräsentative Beispiele
Definieren Sie die Zielaufgabe und die Etikettenregeln und sehen Sie sich dann repräsentative Beispiele an. Überprüfen Sie lesbare Dateien, vereinbarte Formate und Abmessungen, übereinstimmende Beschriftungen, konsistente Klassenbedeutungen sowie nachvollziehbare Quell- und Versionsmetadaten. Erfassen Sie unbestätigte Etiketten oder Abdeckungen als ausstehende Posten.
Trennen Sie die Datenakzeptanz von der Modellbewertung
Akzeptieren Sie Daten hinsichtlich Vollständigkeit, Qualität, Abdeckung und Etikettenkonsistenz. Die Modellleistung erfordert außerdem definiertes Training, Validierung und unabhängige Testdaten, -versionen und -metriken. Ohne diese Tests ist die Bereitstellung synthetischer Bilder kein ausreichender Beweis für ein abgeschlossenes Training oder eine verbesserte Leistung.
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