Home / FAQs / AI Systems, voiceAgent và rectence
QUESTION & ANSWER

Tôi cần bao nhiêu bức ảnh cho dự án nhận dạng hình ảnh và làm thế nào để có được dữ liệu?

Các dự án trực quan không áp dụng cho số lượng hình ảnh cố định trong mọi trường hợp, và đại diện thường quan trọng hơn là xếp chồng đơn giản. Dữ liệu cần bao gồm các thiết bị khác nhau, ánh sáng, góc, lô, nền, phân loại thông thường và các dị thường hiếm.

Trả lời câu hỏi đi.

Đầu tiên, đưa ra kết luận có thể sử dụng cho việc đưa ra quyết định

Dữ liệu nên được chuẩn bị theo cách để xác định mục tiêu, hành động và hậu quả của lỗi, và sau đó thiết kế bộ sưu tập và nhãn. phân loại, phát hiện, phân chia và OCR cần các dạng khác nhau của nhãn, và nghiêm trọng và nghiêm trọng và thiếu sót chung nên được tách ra.

DECISION FACTORS

Cần phải nhận ra tình trạng nào trước khi phán xét?

Câu hỏi này có thể có những câu trả lời khác nhau dưới những công việc khác nhau, dữ liệu và các giai đoạn dự án, đề nghị kiểm tra những điều kiện sau đây và những phát hiện phổ biến trên web được kết hợp vào các dự án riêng của họ.

Liệu định nghĩa của phân loại có đưa ra một kết luận nhất quán giữa các chuyên gia hoạt độngTrong stu thay đổi và hiếm dị thường nhập dữ liệu bộCó phải cùng khung video đã bị nhầm lẫn cho việc đào tạo và thử nghiệmGhi hình và sử dụng với một lệnh hợp pháp và quy tắc đặt chỗ
ACTION STEPS

Thứ tự ứng trước đã đề nghị

01

Trước hết, chúng ta sẽ rõ mục tiêu và biên giới.

(c) Nhận diện đối tượng, phân loại, rủi ro, hành động cuối cùng và các quy tắc không thể phán xét.

02

Kiểm tra & phụ thuộc chính

Một mẫu đại diện được lấy đi và kiểm tra dữ liệu được thực hiện bởi điều kiện thực địa và các mẻ.

03

Phát triển những kết quả đáng đánh giá

Một bài tập đánh dấu kép nhỏ được tiến hành để kiểm tra độ nhất quán trước khi mở rộng.

04

Hãy chắc chắn rằng bạn sẽ quyết định bước tiếp theo với kết quả thực sự.

Tha cho ngoại lệ theo kiểu mô hình và giữ cho bộ thử nghiệm cuối cùng độc lập.

PRACTICAL EXAMPLE

Làm sao anh hiểu được trong ngành thực sự?

Ví dụ được dùng để minh họa phương pháp phán xét

Thực vật thu thập 100,000 hình ảnh của các sản phẩm thông thường, nhưng chỉ có hàng tá các khuyết điểm thực sự, tất cả đều đến từ cùng một máy ảnh. dữ liệu không đủ để đảm bảo hiệu quả của sản xuất. nhóm nên định nghĩa lại mức độ lỗi và bổ sung các mẫu bất thường của các dòng sản xuất khác nhau, ánh sáng và hàng loạt, và thiết lập các đánh giá đáng tin cậy nhỏ, nếu cần thiết, thông qua các kiểm tra khai thác và các chuyên gia kiểm tra.

COMMON RISKS

Cái hố dễ dàng nhất để bước lên.

Chỉ có tổng số hình ảnh được tìm kiếm, và không có nguồn hoặc điều kiện nào được ghi lại.

Các nhân viên nhãn được đào tạo trực tiếp trên định nghĩa không nhất quán của các khuyết tật

Đặt cùng một video trong cùng một khung và cả trong đào tạo và thử nghiệm.

ACCEPTANCE

Chúng ta nên kết thúc thế nào khi nhận được và xác nhận điều này?

Giai đoạn dữ liệu nên chứa một mô tả loại phân phối, phạm vi của bộ sưu tập, mô tả chuẩn, phân phối mẫu, mẫu chất lượng, ranh giới và hồ sơ phiên bản được phép.

Khi chuẩn bị để giao tiếp với nhà cung cấp hoặc các đội nội bộ, đề nghị các tiến trình đại diện, hệ thống hiện tại, lên kế hoạch thời gian và ngân sách. thứ nhất, những vật dụng chưa được biết đến rõ ràng được đánh dấu, và sau đó quyết định sử dụng các chẩn đoán, PoC, dự án cố định tầm nhìn hoặc nghiên cứu và phát triển, thường đáng tin cậy hơn là nhu cầu trực tiếp cho một mức giá và thời gian không biên giới.

Điều kiện dự án của anh khác với những ví dụ trên?

Mục tiêu hoạt động, hệ thống hiện tại, mẫu và thời gian đã được sắp xếp có thể được đối chiếu trước khi các cố vấn có thể đưa ra những phán quyết sơ bộ liên quan đến ranh giới thực tế.

Kết hợp những cố vấn dự án