L'approvvigionamento di dati visivi dovrebbe specificare separatamente le immagini, i record di origine, i parametri di generazione, le etichette e i controlli di qualità. Il numero di immagini registra solo quanti file di immagine soddisfano la regola di conteggio stabilita. Non è una prova sufficiente di etichette complete, preparazione alla formazione o miglioramento delle prestazioni sul campo.

Elenca i risultati finali in base al loro contenuto

Consegnabile Dettagli da specificare Ciò che non stabilisce autonomamente
Immagini o video catturati Dispositivo, scena, formato, ora e ambito dei dati originali Copertura di ogni condizione del campo
Campioni sintetici o aumentati Origine, metodo di generazione, parametri e batch Equivalenza alla distribuzione reale del campo
Informazioni sulla classe Definizioni di classi, significati dei campi e metodo di conferma Posizioni degli oggetti o etichette a livello di pixel
Rilevamento, segmentazione o annotazioni di caratteri Tipo di etichetta, regole, versione e metodo di controllo Formazione o distribuzione del modello riuscita
Registri di controllo qualità Controlli, campionamenti, eccezioni e trattamento Prestazioni del modello target

Controllare separatamente la provenienza, l'uso consentito e le licenze

Conservare le fonti di acquisizione o generazione e l'ambito di utilizzo, elaborazione e consegna consentiti. Le autorizzazioni dipendono dalla documentazione per ciascuna fonte. Il possesso di file non costituisce autorizzazione per ogni utilizzo successivo. Controllare la divulgazione pubblica delle scene dei clienti o delle informazioni identificabili in base all'ambito concordato.

Accettare prima gli esempi rappresentativi

Definire l'attività target e le regole di etichettatura, quindi esaminare gli esempi rappresentativi. Controlla file leggibili, formati e dimensioni concordati, etichette corrispondenti, significati coerenti delle classi e metadati di origine e versione tracciabili. Registrare le etichette o la copertura non confermate come elementi in sospeso.

Separare l'accettazione dei dati dalla valutazione del modello

Accettare i dati in termini di completezza, qualità, copertura e coerenza delle etichette. Le prestazioni del modello richiedono inoltre formazione definita, convalida e dati, versioni e metriche di test indipendenti. Senza questi test, la consegna di immagini sintetiche non è una prova sufficiente del completamento della formazione o del miglioramento delle prestazioni.

Servizi correlati: dati, formazione e valutazione E richieste di progetto.