Home / FAQs Sistem Suara Agen Suara dan Pengenalan Visual
QUESTION & ANSWER

Berapa banyak gambar yang saya butuhkan untuk proyek pengakuan visual A dan bagaimana saya mendapatkan data?

Proyek Visual Maza tidak berlaku untuk jumlah gambar tetap dalam semua skenario, dan representasi biasanya lebih penting daripada sekadar susun. Data perlu meliputi perangkat yang berbeda, cahaya, sudut, batch, latar belakang, kategori normal dan anomali langka.

Jawab pertanyaannya.

Pertama, berikan kesimpulan yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan

Data tersebut harus dipersiapkan sedemikian rupa untuk mengidentifikasi target, tindakan dan konsekuensi dari kesalahan, dan kemudian merancang koleksi dan pelabelan. Klasifikasi, deteksi, pemilahan dan OCR membutuhkan bentuk pelabelan yang berbeda, dan defisiensi serius dan umum harus dipisahkan.

DECISION FACTORS

Kondisi apa yang perlu diidentifikasi sebelum penilaian dibuat?

Pertanyaan yang sama mungkin memiliki jawaban yang berbeda di bawah berbagai fase bisnis, data, dan proyek. Disarankan bahwa kondisi berikut akan diperiksa dan bahwa temuan umum di web akan dimasukkan ke dalam proyek mereka sendiri.

Apakah definisi kategori memberikan kesimpulan yang konsisten di kalangan ahli operasional yang berbedaDalam perubahan situ dan anomali langka memasuki set dataApakah bingkai video yang sama juga dianggap salah untuk pelatihan dan pengujianRekaman fotografi dan penggunaan dengan mandat dan aturan pemesanan yang sah
ACTION STEPS

Cadangkan perintah dari awal

01

Pertama, kita akan jelas tentang target dan perbatasan.

Çakó (c) Mengidentifikasi objek, kategori, risiko, tindakan akhir dan aturan yang tidak ternilai.

02

Ketergantungan Kunci Validasi

Sampel perwakilan diambil dan pemeriksaan data dilakukan oleh kondisi lapangan dan dengan cara melakukan batch.

03

Pembangunan hasil yang dinilai

Latihan penanda ganda kecil dilakukan untuk memeriksa konsistensi sebelum ekspansi.

04

Pastikan kau memutuskan langkah berikutnya dengan hasil yang sebenarnya.

Melucuti pengecualian berdasarkan jenis model dan tetap independent final test set.

PRACTICAL EXAMPLE

Bagaimana kau bisa mengerti dalam bisnis sebenarnya?

Contoh ses Contoh digunakan untuk menggambarkan metode penilaian

Tanaman itu mengumpulkan 100.000 gambar produk normal, tetapi hanya puluhan cacat nyata, yang semuanya berasal dari kamera yang sama. Data tidak cukup untuk memastikan efektivitas produksi. Tim harus pertama mendefinisikan ulang tingkat cacat dan suplemen sampel yang tidak biasa dari jalur produksi yang berbeda, cahaya dan batch, dan menetapkan penilaian skala kecil yang dapat diandalkan, jika perlu, melalui uji on-site pertambangan dan review ahli.

COMMON RISKS

Lubang termudah untuk melangkah.

Hanya sejumlah gambar yang dicari, dan tidak ada sumber atau kondisi yang dicatat.

Para personel yang dicap telah dilatih langsung pada definisi tidak konsisten cacat

Dia meletakkan video yang sama dalam bingkai yang sama dan baik dalam pelatihan dan pengujian.

ACCEPTANCE

Bagaimana seharusnya kita akhirnya menerima dan mengkonfirmasi?

Fase data harus berisi deskripsi jenis pengiriman, lingkup koleksi, deskripsi standar, distribusi sampel, sampling kualitas, batas yang berwenang dan catatan versi.

Saat melakukan persiapan untuk berkomunikasi dengan pemasok atau tim internal, disarankan agar proses saat ini, sampel perwakilan, sistem yang ada, perencanaan waktu dan tingkat anggaran yang dibawa Pertama, barang-barang yang tidak diketahui ditandai dengan jelas, kemudian keputusan dibuat untuk menggunakan diagnostik, PoC, proyek jarak tetap atau penelitian dan pengembangan yang sedang berlangsung, yang biasanya lebih dapat diandalkan daripada permintaan langsung untuk harga dan durasi tanpa batas.

Kondisi proyek Anda berbeda dengan contoh di atas?

Tujuan operasional, sistem yang ada, sampel dan waktu yang direncanakan dapat dikolasikan sebelum konsultan dapat membuat penilaian awal dalam kaitannya dengan batas yang sebenarnya.

Konsultan proyek Associate