个人随笔 我所了解的机器视觉检测产品应用(7):标注数据怎么管?样本库、版本冻结,和 7:2:1 的门道 深度学习检测项目做砸,往往不是算法问题,而是数据管理失控。本文从样本库建设、训练集版本冻结、7:2:1 切分门道到标注降门槛,拆解如何把数据资产管成流水线,让质检员也能上手标注,避免项目上线六个月后死于样本库烂掉。 产品经理Mike 工业检测数据管理标注
AI 训练集、验证集、测试集和而不同,国内数据集又是怎样光景? 在AI的世界中,有关数据集的“故事”有很多,这篇文章里,作者就继续讲述有关AI数据集的那些原理,梳理了训练集、验证集、测试集的区别和联系,以及目前国内数据集的现状、挑战和应对之策。想弄懂AI数据集的同学,不妨来看看这篇文章。 果酿 大模型数据集测试集
AI AI届的英雄好汉“训练集、验证集、测试集”各显神通! 充分利用好训练集、验证集和测试集,有助于我们构建出性能优秀的模型,这篇文章里,作者就对三者做了介绍,并结合猫猫识别模型的模拟案例来展示训练集、验证集和测试集各自的能力,一起来看看作者的解读与分析。 果酿 数据集测试集训练集