Các dự án dữ liệu tổng hợp cần tiêu chí phân phối cho hình ảnh và tiêu chí đánh giá cho mô hình. Kiểm tra hình ảnh có thể bao gồm các tệp, kích thước, phân phối cảnh, siêu dữ liệu, nhãn và ngoại lệ. Đánh giá mô hình yêu cầu cài đặt đào tạo, mẫu thực và phương pháp thử nghiệm xác định. Chỉ định xem việc phân phối có bao gồm hình ảnh, chú thích nhiệm vụ hay đào tạo và đánh giá mô hình hay không.
Kiểm tra lô thế hệ và các mục còn thiếu
Danh sách kiểm tra phân phối phải ghi lại số lượng hình ảnh dự kiến cho từng cảnh, tệp thực tế, phiên bản tạo, nguồn và kết quả sàng lọc. Việc kiểm tra tắc nghẽn, độ sáng hoặc độ nén cần có các mẫu và tiêu chí được xác định. Nếu việc phân phối bao gồm các hộp giới hạn, mặt nạ phân đoạn hoặc nhãn ký tự, hãy kiểm tra các ví dụ dựa trên đặc tả nhiệm vụ. Giữ hình ảnh để xem lại nếu thiếu nguồn gốc hoặc nhãn.
Xác định so sánh mô hình được kiểm soát
Sử dụng bộ thử nghiệm thực đã được thống nhất để đánh giá cả hai mô hình. So sánh đường cơ sở ban đầu với mô hình được huấn luyện có thêm hình ảnh tổng hợp. Sử dụng cùng phạm vi mẫu, quy tắc chú thích và phương pháp đánh giá cho cả hai mô hình. Ghi lại bất kỳ sự khác biệt nào trong cài đặt đào tạo. Kiểm tra các phát hiện sai và phát hiện bị bỏ sót trong các cảnh quan trọng. Lợi ích của mô hình đòi hỏi kết quả so sánh. Các điều kiện hiện trường chưa được kiểm tra vẫn đang chờ xác minh.
Các dịch vụ liên quan: Dữ liệu, đào tạo và đánh giá, tư vấn dự án.