При закупке визуальных данных изображения, исходные записи, параметры генерации, маркировки и проверки качества должны быть указаны отдельно. Количество изображений отражает только то, сколько файлов изображений соответствует указанному правилу подсчета. Это недостаточное свидетельство полной маркировки, готовности к обучению или улучшения производительности на местах.
Перечислите результаты по их содержанию
| Результат | Детали для уточнения | Что он не устанавливает самостоятельно |
|---|---|---|
| Захваченные изображения или видео | Устройство, сцена, формат, время и объем исходных данных | Охват любых условий поля |
| Синтетические или дополненные образцы | Происхождение, метод получения, параметры и партия. | Эквивалентность реальному распределению поля |
| Информация о классе | Определения классов, значения полей и метод подтверждения | Расположение объектов или метки на уровне пикселей |
| Обнаружение, сегментация или аннотации символов | Тип этикетки, правила, версия и метод проверки | Успешное обучение или развертывание модели |
| Протоколы проверки качества | Проверки, отбор проб, исключения и обработка | Производительность целевой модели |
Проверяйте происхождение, разрешенное использование и лицензии отдельно.
Сохраняйте источники улавливания или образования и разрешенный объем использования, переработки и доставки. Разрешения зависят от документации для каждого источника. Владение файлами не является разрешением на любое их последующее использование. Контролировать публичное раскрытие сцен с клиентами или идентифицируемой информации в соответствии с согласованным объемом.
Сначала примите репрезентативные примеры
Определите целевую задачу и назовите правила, а затем просмотрите типичные примеры. Проверьте читаемость файлов, согласованные форматы и размеры, соответствие меток, единообразие значений классов, а также отслеживаемые метаданные источника и версии. Запишите неподтвержденные лейблы или репортажи как невыполненные.
Отделение принятия данных от оценки модели
Принимайте данные с учетом полноты, качества, охвата и согласованности этикеток. Производительность модели дополнительно требует определенных данных обучения, проверки и независимых испытаний, версий и показателей. Без этих тестов предоставление синтетических изображений не является достаточным доказательством завершения обучения или улучшения производительности.
Сопутствующие услуги: данные, обучение и оценка и запросы по проекту.