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QUESTION & ANSWER

Quante foto mi servono per il progetto di riconoscimento visivo A e come ottengo i dati?

I progetti visivi non si applicano al numero fisso di immagini in tutti gli scenari, e la rappresentazione è di solito più importante che semplicemente impilamento. I dati devono coprire diversi dispositivi, luce, angolo, lotto, sfondo, categorie normali e anomalie rare.

Rispondi alla domanda.

In primo luogo, dare conclusioni che possono essere utilizzate per il processo decisionale

I dati devono essere preparati in modo da identificare l'obiettivo, l'azione e le conseguenze dell'errore, e quindi progettare la raccolta e l'etichettatura.

DECISION FACTORS

Quali condizioni devono essere identificate prima che il giudizio sia fatto?

La stessa domanda può avere risposte diverse in diverse fasi di business, dati e progetti, e si suggerisce che le seguenti condizioni siano controllate e che i risultati comuni sul web siano incorporati nei propri progetti.

Se la definizione delle categorie offre una conclusione coerente tra diversi esperti operativiIn situ cambiamenti e anomalie rare che entrano in set di datiChe si tratti dello stesso video frame scambiato per formazione e testRegistrazione fotografica e uso con una regola legittima del mandato e della prenotazione
ACTION STEPS

Ordine consigliato di anticipo

01

Prima di tutto, saremo chiari sul bersaglio e sul confine.

e) Identificare oggetti, categorie, rischi, azioni finali e regole non giudicabili.

02

Validazione della dipendenza chiave

Viene preso un campione rappresentativo e viene effettuato un controllo dei dati dalle condizioni del campo e dai lotti.

03

Sviluppo dei risultati valutabili

Un piccolo esercizio a doppia marcatura è condotto per verificare la consistenza prima dell'espansione.

04

Assicurati di decidere il prossimo passo con i risultati reali.

Completa l'eccezione per tipo di modello e mantieni il set di test finale indipendente.

PRACTICAL EXAMPLE

Come lo capisci nel vero affare?

Esempio usato per illustrare il metodo di giudizio

L'impianto raccoglie 100.000 immagini di prodotti normali, ma solo decine di di difetti reali, tutti provenienti dalla stessa fotocamera. I dati non sono sufficienti per garantire l'efficacia della produzione. Il team dovrebbe prima ridefinire il livello di difetti e integrare i campioni insoliti di diverse linee di produzione, luce e lotti, e stabilire valutazioni affidabili su piccola scala, se necessario, attraverso test in loco e analisi di esperti.

COMMON RISKS

Il pozzo più semplice da fare.

Solo il numero totale di immagini è ricercato, e non sono registrate fonti o condizioni.

Il personale etichettato è stato addestrato direttamente sulla definizione inconsistente di difetti

Mettere lo stesso video nella stessa cornice e sia nella formazione che nel test.

ACCEPTANCE

Come dovremmo finire per ricevere e confermare?

La fase di dati dovrebbe contenere una descrizione del tipo di consegna, della portata della raccolta, della descrizione standard, della distribuzione del campione, del campionamento di qualità, dei confini autorizzati e dei record di versione.

In primo luogo, gli elementi sconosciuti sono chiaramente marcati, e poi la decisione è fatta per usare la diagnostica, PoC, progetti a banda fissa o la ricerca e lo sviluppo in corso, che è solitamente più affidabile di una domanda diretta per un prezzo e una durata senza frontiere.

Le condizioni del progetto sono diverse dagli esempi sopra indicati?

Gli obiettivi operativi, i sistemi esistenti, il tempo di campionamento e di programmazione potrebbero essere raccolti prima che i consulenti possano fare giudizi preliminari in relazione ai confini effettivi.

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