Uma contagem de imagens maior estabelece uma alteração na contagem de arquivos. A evidência de melhoria do modelo requer resultados comparativos em amostras reais independentes. Mesmo quando os exemplos gerados abrangem mais combinações de iluminação ou oclusão, verifique a correspondência dos rótulos, agrupamentos de imagens semelhantes e se essas condições representam o local alvo.
Como os modelos devem ser comparados?
Mantenha a linha de base original e registre os dados e as configurações de treinamento usadas após adicionar amostras sintéticas. Compare no mesmo conjunto de testes reais, regras de anotação e métricas. Examine detecções falsas, detecções perdidas e exemplos de erros para classes principais e condições operacionais. Indique quais condições o conjunto de testes cobre. Liste quaisquer condições com amostras de teste reais insuficientes.
O que pode ser entregue quando os dados reais são limitados?
A entrega inicial pode incluir imagens sintéticas, registros de geração e triagem, escopo aplicável e uma lista de amostras reais a serem coletadas. Se forem necessárias anotações de tarefas, verifique os campos do rótulo e sua correspondência com as amostras em relação à especificação de entrega. Avalie quaisquer benefícios de treinamento e desempenho em campo em amostras reais independentes. Até então, marque ambos os resultados como não verificados. Registre fontes e versões de quaisquer amostras adicionadas para preservar a rastreabilidade.
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