Проекты с синтетическими данными нуждаются в критериях доставки изображений и критериях оценки моделей. Проверки изображений могут охватывать файлы, размеры, распределение сцен, метаданные, метки и исключения. Для оценки модели требуются настройки обучения, реальные образцы и определенный метод тестирования. Укажите, включает ли доставка изображения, аннотации к задачам или обучение и оценку модели.
Проверьте партию генерации и недостающие элементы
В контрольном списке доставки должно быть записано запланированное количество изображений для каждой сцены, фактические файлы, версии генерации, источники и результаты проверки. Для проверки окклюзии, яркости или сжатия необходимы определенные образцы и критерии. Если поставка включает ограничивающие рамки, маски сегментации или метки символов, проверьте примеры на соответствие спецификации задачи. Сохраните изображения для проверки, если их происхождение или метки отсутствуют.
Определите сравнение контролируемых моделей
Используйте согласованный реальный набор тестов для оценки обеих моделей. Сравните исходную базовую линию с моделью, обученной с добавлением синтетических изображений. Используйте один и тот же объем выборки, правила аннотаций и метод оценки для обеих моделей. Запишите любые различия в настройках обучения. Изучите ложные и пропущенные обнаружения в важных сценах. Преимущества модели требуют сравнительных результатов. Непроверенные полевые условия еще ожидают проверки.
Сопутствующие услуги: Данные, обучение и оценка, консультация по проекту.