Die in MakeSense eingebaute Funktion Statistische Ansicht erstellt detaillierte Berichte über die Annotationsdaten, einschließlich wichtiger Metriken wie die Anzahl der Annotationen in jeder Kategorie, Verteilungsverhältnisse und mehr. Diese Statistiken sind wichtig, um die Ausgewogenheit des Datensatzes zu beurteilen und mögliche Verzerrungen zu erkennen. In einem autonomen Fahrszenario können Benutzer beispielsweise schnell überprüfen, ob die Stichprobenanteile der verschiedenen Verkehrszeichen den Erwartungen entsprechen, um Modellverzerrungen aufgrund von Stichprobenungleichgewichten zu vermeiden.
In der Statistikansicht wird die Datenverteilung in visueller Form dargestellt, um den Nutzern zu helfen, potenzielle Probleme im Beschriftungsprozess zu erkennen. Wird festgestellt, dass die Anzahl der Beschriftungen für einen bestimmten Objekttyp zu gering ist, können die Benutzer die Stichproben rechtzeitig ergänzen; wird eine anormale Konzentration von beschrifteten Dimensionen festgestellt, kann dies darauf hindeuten, dass die Beschriftungsstandards nicht einheitlich durchgesetzt werden. Dieser datengesteuerte Qualitätsmanagementansatz kann die Genauigkeit und die Generalisierungsfähigkeit des endgültigen trainierten Modells erheblich verbessern.
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