Home / FAQs AI Systems, VoiceAgent и визуальное распознавание
QUESTION & ANSWER

Сколько фотографий мне нужно для проекта визуального распознавания и как я получаю данные?

Визуальные проекты не распространяются на фиксированное количество изображений во всех сценариях, и представление обычно важнее, чем просто стекирование.Данные должны охватывать различные устройства, свет, угол, партию, фон, нормальные категории и редкие аномалии.

Отвечай на вопрос.

Во-первых, дайте выводы, которые можно использовать для принятия решений.

Данные должны быть подготовлены таким образом, чтобы идентифицировать цель, действие и последствия ошибки, а затем разработать сбор и маркировку. Классификация, обнаружение, разделение и OCR нуждаются в различных формах маркировки, и следует разделить серьезные и общие недостатки.

DECISION FACTORS

Какие условия необходимо определить до вынесения решения?

На разных этапах работы, данных и проектов на один и тот же вопрос могут быть даны разные ответы. Предлагается проверить следующие условия и включить общие выводы, содержащиеся в Интернете, в свои собственные проекты.

• обеспечивает ли определение категорий согласованный вывод между различными оперативными экспертамиИзменения in situ и редкие аномалии, вводимые в наборы данныхБыл ли тот же видеокадр ошибочно принят для обучения и тестированияФотофиксация и использование с законным мандатом и правилом бронирования
ACTION STEPS

Предложенный порядок аванса

01

Во-первых, мы будем четко понимать цель и границу.

c определение объектов, категорий, рисков, окончательных действий и не подлежащих осуждению правил.

02

Ключевая зависимость от валидации

Проводится репрезентативная выборка и проверка данных по полевым условиям и партиям.

03

Разработка оценочных результатов

Небольшое упражнение с двойным обозначением проводится для проверки согласованности перед расширением.

04

Убедитесь, что вы выбрали следующий шаг с реальными результатами.

Дополните исключение по типу модели и сохраните независимый комплект финальных испытаний.

PRACTICAL EXAMPLE

Как вы понимаете это в реальном бизнесе?

Пример, используемый для иллюстрации метода суждения

Завод собирает 100 тысяч изображений нормальной продукции, но только десятки реальных дефектов, все из которых поступают с одной камеры. Данные недостаточны для обеспечения эффективности производства. Команда должна сначала переопределить уровень дефектов и дополнить необычные образцы разных производственных линий, света и партий, а также установить надежные мелкомасштабные оценки, при необходимости, посредством выездного тестирования майнинга и экспертного обзора.

COMMON RISKS

Самый простой способ наступить.

Искано только общее количество фотографий, и не записано ни источника, ни условий.

Назначенный персонал прошел подготовку непосредственно по непоследовательному определению дефектов.

Поместите одно и то же видео в один и тот же кадр и в процессе обучения и тестирования.

ACCEPTANCE

Как мы должны в конечном итоге получать и подтверждать?

Этап данных должен содержать описание типа поставки, объема сбора, стандартного описания, распределения выборки, выборки качества, утвержденных границ и записей версий.

При подготовке к общению с поставщиками или внутренними командами рекомендуется приносить текущие процессы, репрезентативные образцы, существующие системы, сроки планирования и бюджетные уровни.Сначала четко обозначены неизвестные пункты, а затем принимается решение об использовании диагностики, PoC, проектов фиксированного диапазона или текущих исследований и разработок, что обычно более надежно, чем прямой спрос на цену и продолжительность без границ.

Условия вашего проекта отличаются от приведенных выше примеров?

Оперативные цели, существующие системы, выборочные и запланированные сроки могут быть сопоставлены до того, как консультанты смогут вынести предварительные суждения в отношении фактических границ.

Ассоциированные консультанты по проектам