Home / FAQs / AI Systems, VoiceAgent ve Visual Recognition
QUESTION & ANSWER

Bir görsel tanıma projesi için kaç resim ihtiyacım var ve verileri nasıl alıyorum?

Görsel projeler tüm senaryolarda sabit sayıda görüntüye uygulanmaz ve temsil genellikle farklı cihazlar, ışık, açı, toplu, arka plan, normal kategoriler ve nadir anomaliler kapsaması gerekir.

Soruyu cevaplayın.

İlk olarak, karar verme için kullanılabilir sonuçlar verin

Veriler hedef, eylem ve hatanın sonuçlarını tanımlamak için böyle bir şekilde hazırlanmalıdır ve sonra koleksiyonu ve etiketlemeyi tasarlanmalıdır. sınıflandırma, algılama, bölme ve OCR'in farklı etiket biçimlerine ihtiyacı vardır ve ciddi ve genel eksiklikler ayrı olmalıdır.

DECISION FACTORS

Yargılamadan önce hangi koşullar belirlenmelidir?

Aynı soru farklı iş, veri ve proje aşamaları altında farklı cevaplara sahip olabilir. Aşağıdaki koşulların kontrol edilmesi ve web'deki ortak bulguların kendi projelerine dahil edilmesi önerilir.

Kategori tanımı farklı operasyonel uzmanlar arasında tutarlı bir sonuç sağlarsitu değişiklikleri ve veri setlerine giren nadir anomalilerAynı video çerçevesi eğitim ve test için mistook olduFotoğraflar kayıt ve meşru bir görev ve rezervasyon kuralı ile kullanın
ACTION STEPS

İleriye dönük bir emir

01

İlk olarak, hedef ve sınır hakkında net olacağız.

(c) nesneleri, kategorileri, riskleri, son eylemleri ve öngörülemeyen kuralları tanımlar.

02

Geçerlilik Anahtar Bağımlılığı

Bir temsilci örneği alınır ve bir veri kontrolü saha koşulları ve toplular tarafından yapılır.

03

Değerlendirme edilebilir sonuçları Geliştirme

Genişlemeden önce tutarlılığı kontrol etmek için küçük bir çift işaret egzersiz yapılır.

04

Gerçek sonuçlarla bir sonraki adıma karar verdiğinizden emin olun.

Model türü ile istisnai uygulayın ve bağımsız son test setini tutar.

PRACTICAL EXAMPLE

Gerçek işte nasıl anlıyorsunuz?

Örnek, karar verme yöntemini göstermek için kullanılır

Bitki normal ürünlerin 100.000 görüntülerini toplar, ancak sadece onlarca gerçek kusurlar, hepsi aynı kameradan gelir. Veriler üretim verimliliğini sağlamak için yeterli değildir. Ekip ilk önce farklı üretim hatlarının, ışık ve toplu değerlendirmelerin seviyesini yeniden tanımlamalı ve gerekirse, küçük ölçekli değerlendirmeler oluşturmanız gerekir.

COMMON RISKS

En kolay pit adım at.

Sadece toplam sayıda fotoğraf arıyor ve kaynak veya koşullar kaydedilmiyor.

etiketli personel doğrudan kusurların sınırlı tanımı üzerinde eğitilmiştir.

Aynı video aynı çerçevede ve hem eğitimde hem de testte.

ACCEPTANCE

Nasıl alınır ve doğruyu doğrulayacağız?

Veri aşaması, teslimat türünin bir açıklaması, koleksiyon kapsamı, standart açıklama, örnek dağıtım, kalite örnekleme, yetkili sınırlar ve sürüm kayıtlarının belirlenmesi gerekir.

tedarikçiler veya iç takımlar ile iletişim kurmaya hazırlanırken, mevcut süreçlerin, temsilci örneklerin, mevcut sistemlerin, zaman ve bütçe seviyelerinin getirilmesini tavsiye edilir. İlk olarak, bilinmeyen öğeler açıkça işaretlenir ve sonra karar tanıları kullanmak için yapılır, PoC, sabit menzilli projeler veya devam eden araştırma ve geliştirme, bu genellikle sınırları olmayan bir fiyat ve süre için doğrudan talepten daha güvenilirdir.

Proje koşulları yukarıdaki örneklerden farklıdır?

Operasyonel hedefler, mevcut sistemler, örnek ve planlı zaman, danışmanlar gerçek sınırlarla ilgili ön yargılar yapabilmeden önce eşleştirilebilir.

Associate project danışmanlar