オープンセット識別および未知の障害除去の開発および機器適応サービス

サービス範囲とプロジェクトの成果

このプロジェクトは特別なモデルの開発に属します。ターゲット カテゴリ、データ収集とラベル付けのルール、トレーニングと独立したテスト セット、展開プラットフォームと拒否要件を確認し、モデルの構造と許容しきい値を決定する必要があります。

実施ルート

1. データとインターフェースの検証入力フォーマット、ビット深度、タイムスタンプ、カメラパラメータ、ターゲットプラットフォーム、例外フレームルールを確認します。
2. ベースラインとプロジェクトの実装レビュー可能なベースラインを確立し、対象物、物理的条件、指標に応じてコア アルゴリズムを実装します。
3. 品質のゲート有効性、信頼性、失敗の理由およびログを出力します。例外処理を無条件の結果に置き換えません。
4. 統合と再テストインターフェイスをカプセル化し、ターゲット プラットフォームと独立したテスト セットで精度、遅延、リソース使用量を再テストします。

評価前に必要な情報

アルゴリズム固有の入力: 既知のクラス トレーニング セット。

• カメラのモデル、スペクトル帯域、解像度、レンズ、距離、視野、SDK/データ形式
• スクリーンショット、圧縮、疑似色の変更のないオリジナルのサンプル、および正常、異常、障害の状態
• ターゲットオブジェクト、最小サイズ、温度/反射特性、環境およびデバイス負荷情報
• 参照真理値、注釈仕様、独立したテストセット、および書面による合格しきい値
• ターゲット ハードウェア、オペレーティング システム、通話インターフェイス、ティック、メモリおよび電力の制約
• ソースコード、モデルの重み、サードパーティの依存関係、デプロイメントの数、およびメンテナンス範囲の要件

配信コンテンツおよびインターフェース規約

「既知のクラス、未知のクラス、および距離」の配信とその品質ステータスについて合意することができ、ファイル形式とインターフェイスの仕様はプロジェクト計画で確認されます。

• 要件と技術的ソリューション、入力と出力、およびインターフェイスフィールドの定義
• アルゴリズム ライブラリ、モデル、または SDK/API。納品形態はプロジェクト計画で確認されています
• サンプルプログラム、パラメータ構成、エラーステータス、呼び出し命令
• テストセットのバージョン、指標の定義、層別化の結果、失敗したサンプルの記録
• ターゲット プラットフォームの適応、リソース使用量、実行遅延記録
• バージョン、依存関係、ライセンス、再現手順、適用条件の説明

受け入れ方法と指標

承認される前に、コード、モデル/重み、パラメータ、依存関係、ターゲット プラットフォーム、データ バージョン、統計スクリプトを修正してください。結果は重大な条件によって階層化され、失敗サンプルが提供されます。カバーされていない条件は制限としてリストされ、全体の平均には組み合わされません。

受け入れ閾値はサンプル評価後にプロジェクト計画に書き込まれ、テストデータ、ターゲットプラットフォーム、統計手法とともに確認されます。

実装および調達フェーズ

1. プロジェクト入力確認カメラ、スペクトル帯域、ビット深度、SDK、環境条件、サンプルおよび許容真の値を確認します。
2. サンプル検証主要な処理リンク、適用条件、異常な作業条件を検証し、開発範囲と受け入れ方法を決定します。
3. アルゴリズムの開発と統合データ解析、アルゴリズム、品質ゲーティング、インターフェイス、ターゲット プラットフォームの展開を実装します。
4. テストの受け入れと引き継ぎ合意されたテストセットとターゲットプラットフォームに従って再テストし、成果物、テスト結果、適用条件を引き渡します。

適用される境界と認可

このプロジェクトは特別なモデルの開発に属します。ターゲット カテゴリ、データ収集とラベル付けのルール、トレーニングと独立したテスト セット、展開プラットフォームと拒否要件を確認し、モデルの構造と許容しきい値を決定する必要があります。

入力データ、サードパーティ コード、モデルの重み、トレーニング データの商用ライセンスは、ケースバイケースでチェックされます。顧客データの利用範囲、保管方法、アクセス権についてはプロジェクトが合意するものとします。導入量、ソースコードの範囲、メンテナンス期間、およびオンサイトの責任はプロジェクト計画で指定されます。

プロジェクトに関するよくある質問

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