Un recuento de imágenes mayor establece un cambio en el recuento de archivos. La evidencia de la mejora del modelo requiere resultados comparativos en muestras reales independientes. Incluso cuando los ejemplos generados cubran más combinaciones de iluminación u oclusión, verifique la correspondencia de las etiquetas, los grupos de imágenes similares y si esas condiciones representan el sitio de destino.
¿Cómo se deben comparar los modelos?
Mantenga la línea de base original y registre los datos y la configuración de entrenamiento utilizados después de agregar muestras sintéticas. Compare en el mismo conjunto de pruebas reales, reglas de anotación y métricas. Examine detecciones falsas, detecciones perdidas y ejemplos de errores para clases clave y condiciones operativas. Indique qué condiciones cubre el equipo de prueba. Enumere cualquier condición con muestras de prueba reales insuficientes.
¿Qué se puede ofrecer cuando los datos reales son limitados?
La entrega inicial puede incluir imágenes sintéticas, registros de generación y selección, alcance aplicable y una lista de muestras reales para recolectar. Si se requieren anotaciones de tareas, verifique los campos de las etiquetas y su correspondencia con las muestras con las especificaciones de entrega. Evalúe los beneficios de la capacitación y el desempeño en el campo en muestras reales independientes. Hasta entonces, marca ambos resultados como no verificados. Registre las fuentes y versiones de cualquier muestra agregada para preservar la trazabilidad.
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