Số lượng hình ảnh lớn hơn sẽ tạo ra sự thay đổi về số lượng tệp. Bằng chứng về cải tiến mô hình đòi hỏi kết quả so sánh trên các mẫu thực độc lập. Ngay cả khi các ví dụ được tạo bao gồm nhiều kết hợp ánh sáng hoặc che khuất hơn, hãy kiểm tra sự tương ứng của nhãn, cụm hình ảnh tương tự và liệu các điều kiện đó có đại diện cho trang đích hay không.
Các mô hình nên được so sánh như thế nào?
Giữ đường cơ sở ban đầu và ghi lại dữ liệu cũng như cài đặt huấn luyện được sử dụng sau khi thêm mẫu tổng hợp. So sánh trên cùng một bộ thử nghiệm thực tế, các quy tắc chú thích và số liệu. Kiểm tra các phát hiện sai, phát hiện bị bỏ sót và các ví dụ về lỗi đối với các loại chính và điều kiện vận hành. Nêu rõ những điều kiện mà tập kiểm tra bao gồm. Liệt kê bất kỳ điều kiện nào không có đủ mẫu thử nghiệm thực tế.
Những gì có thể được cung cấp khi dữ liệu thực bị hạn chế?
Phân phối ban đầu có thể bao gồm hình ảnh tổng hợp, hồ sơ tạo và sàng lọc, phạm vi áp dụng và danh sách các mẫu thực cần thu thập. Nếu cần có chú thích tác vụ, hãy kiểm tra các trường nhãn và sự tương ứng của chúng với các mẫu theo thông số kỹ thuật phân phối. Đánh giá mọi lợi ích đào tạo và hiệu suất thực địa trên các mẫu thực tế độc lập. Cho đến lúc đó, hãy đánh dấu cả hai kết quả là chưa được xác minh. Ghi lại các nguồn và phiên bản của bất kỳ mẫu nào được thêm vào để duy trì khả năng truy xuất nguồn gốc.
Các dịch vụ liên quan: Dữ liệu, đào tạo và đánh giá, tư vấn dự án.