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QUESTION & ANSWER

¿Cuántas fotos necesito para el proyecto de reconocimiento visual y cómo obtengo los datos?

Los proyectos visuales no se aplican al número fijo de imágenes en todos los escenarios, y la representación es generalmente más importante que simplemente apilar. Los datos necesitan cubrir diferentes dispositivos, luz, ángulo, lote, fondo, categorías normales y anomalías raras.

Responde a la pregunta.

Primero, dé conclusiones que puedan utilizarse para la adopción de decisiones

Los datos deben prepararse de tal manera que se identifique el objetivo, la acción y las consecuencias del error, y luego diseñar la colección y etiquetado. Clasificación, detección, partición y OCR necesitan diferentes formas de etiquetado, y las deficiencias graves y generales deben ser separadas.

DECISION FACTORS

¿Qué condiciones deben determinarse antes de que se haga el juicio?

La misma pregunta puede tener diferentes respuestas en diferentes fases de negocios, datos y proyectos. Se sugiere que se revisen las siguientes condiciones y que los resultados comunes en la web se incorporen en sus propios proyectos.

Si la definición de categorías proporciona una conclusión coherente entre los distintos expertos operacionalesCambios in situ y anomalías raras que entran en conjuntos de datosSi el mismo marco de vídeo fue malinterpretado para la formación y pruebasGrabación y uso fotográfico con un mandato legítimo y regla de reserva
ACTION STEPS

Orden de anticipación propuesta

01

Primero, seremos claros sobre el objetivo y la frontera.

c) Determinación de objetos, categorías, riesgos, acciones finales y reglas no juzgables.

02

Dependencia de la clave de la validación

Se toma una muestra representativa y se realiza un control de datos por las condiciones de campo y por lotes.

03

Desarrollo de resultados evaluables

Se realiza un pequeño ejercicio de doble marca para comprobar la consistencia antes de la expansión.

04

Asegúrese de decidir el siguiente paso con los resultados reales.

Complementa la excepción por tipo modelo y mantiene un conjunto de pruebas final independiente.

PRACTICAL EXAMPLE

¿Cómo lo entiendes en el negocio real?

Ejemplo utilizado para ilustrar el método de juicio

La planta recoge 100.000 imágenes de productos normales, pero sólo docenas de defectos reales, todos ellos provenientes de la misma cámara. Los datos no son suficientes para asegurar la eficacia de la producción. El equipo debe primero redefinir el nivel de defectos y complementar las muestras inusuales de diferentes líneas de producción, luz y lotes, y establecer evaluaciones confiables a pequeña escala, si es necesario, mediante la extracción de pruebas in situ y la revisión de expertos.

COMMON RISKS

El pozo más fácil de seguir.

Sólo se busca el número total de imágenes, y no se registran fuentes ni condiciones.

El personal etiquetado recibió capacitación directa sobre la definición incoherente de defectos

Ponga el mismo vídeo en el mismo marco y tanto en el entrenamiento como en la prueba.

ACCEPTANCE

¿Cómo terminaremos recibiendo y confirmando?

La fase de datos debe contener una descripción del tipo de entrega, el alcance de la colección, la descripción estándar, la distribución de muestras, muestreo de calidad, límites autorizados y registros de versiones.

Al prepararse para comunicarse con proveedores o equipos internos, se recomienda que se introduzcan procesos actuales, muestras representativas, sistemas existentes, tiempo de planificación y niveles presupuestarios. En primer lugar, los elementos desconocidos están claramente marcados, y luego se toma la decisión de utilizar diagnósticos, PoC, proyectos de alcance fijo o investigación y desarrollo continuo, que generalmente es más fiable que una demanda directa de un precio y duración sin fronteras.

¿Sus condiciones de proyecto son diferentes de los ejemplos anteriores?

Los objetivos operacionales, los sistemas existentes, el tiempo de muestreo y el tiempo previsto podrían cotejarse antes de que los consultores pudieran emitir juicios preliminares en relación con los límites reales.

Consultores asociados en proyectos