Un numero maggiore di immagini determina una modifica nel numero di file. La prova del miglioramento del modello richiede risultati comparativi su campioni reali indipendenti. Anche quando gli esempi generati coprono più combinazioni di illuminazione o occlusione, controlla la corrispondenza delle etichette, i gruppi di immagini simili e se tali condizioni rappresentano il sito di destinazione.
Come dovrebbero essere confrontati i modelli?
Mantenere la linea di base originale e registrare i dati e le impostazioni di allenamento utilizzate dopo l'aggiunta di campioni sintetici. Confronta sullo stesso set di test reale, regole di annotazione e metriche. Esaminare falsi rilevamenti, rilevamenti mancati ed esempi di errori per classi chiave e condizioni operative. Indicare quali condizioni copre il set di test. Elencare eventuali condizioni con campioni di prova reali insufficienti.
Cosa si può offrire quando i dati reali sono limitati?
La consegna iniziale può includere immagini sintetiche, record di generazione e screening, ambito applicabile e un elenco di campioni reali da raccogliere. Se sono richieste annotazioni sulle attività, verificare i campi dell'etichetta e la loro corrispondenza con i campioni rispetto alle specifiche di consegna. Valutare eventuali benefici della formazione e prestazioni sul campo su campioni reali indipendenti. Fino ad allora, contrassegna entrambi i risultati come non verificati. Registrare le fonti e le versioni di eventuali campioni aggiunti per preservarne la tracciabilità.
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