Modelle verfeinern

Nach der Bereitstellung eines Modells können Sie dessen Genauigkeit durch Bereitstellung weiterer Daten verbessern. Es stehen verschiedene Methoden zur Verfügung, mit denen Sie dem Modell weitere Daten hinzufügen können.

Mit einer beliebigen Kombination der folgenden Methoden können Sie weitere Daten hinzufügen:

• Sie können neue Bilder oder Videos in das Dataset hochladen und diese entsprechend klassifizieren oder beschriften.
• Sie können für ein vorhandenes Video weitere Rahmen erfassen und diese entsprechend klassifizieren oder beschriften. Für Aktionserkennungsmodelle können Sie weitere Aktionen beschriften.
• Verwenden Sie Datenerweiterung. Datenerweiterung ist die Verwendung von Filtern wie Unschärfe und Drehung, um neue Versionen vorhandener Bilder oder Rahmen zu erstellen. Die Erweiterung gilt nicht für komplette Videos. Es kann auf die erfassten Bilder eines Videos auf die gleiche Weise angewendet werden, wie es auf Bilder angewendet wird. Wenn Sie die Datenerweiterung verwenden, wird ein neues Dataset erstellt, dass alle vorhandenen Bilder und die neu generierten Bilder enthält, die als erweitert markiert sind. Anweisungen finden Sie unter „Ergänzen von Datensätzen “.
• Sie können für Modelle, die für Objekterkennung trainiert wurden, die Funktion für automatische Beschriftung verwenden, um mehr Objekte in den vorhandenen Daten zu identifizieren. Anweisungen finden Sie unter Objekte automatisch beschriften.
• Wenn Sie ein Objekterkennungsmodell implementieren, wählen Sie Erweiterte Implementierung aus, und geben Sie an, dass die Inferenzergebnisse in einer Datei gespeichert werden. Auf diese Weise beschriftete Objekte haben den Typ "Beschriftung durch Inferenz" und die Beschriftung ist grün. Sie können die über Inferenz ermittelten Beschriftungen akzeptieren oder zurücksweisen. Akzeptierte Beschriftungen werden als manuell hinzugefügt eingestuft und blau angezeigt. Nach dem Hinzufügen weiterer Daten trainieren Sie das Modell erneut.