Kosten-Nutzen-Analyse
Die gemessenen Daten zeigen, dass die rein manuelle Annotation 120 Sekunden pro Abbildung benötigt, die reine KI-Annotation eine Genauigkeit von nur 70% aufweist und die Hybridlösung das beste Preis-Leistungs-Verhältnis erzielen kann.
hybride Kennzeichnungsstrategie
- AI-Prioritätsphase::
- Für klare und große Ziele (>15% des Bildes): mit automatischer AI-Kennzeichnung
- Aktivieren Sie "Batch AI Processing", um ähnliche Bilder stapelweise zu verarbeiten.
- Akzeptanz der anfänglichen Genauigkeit für 70%-80%
- Manuelle Veredelungsstufe::
- Gezielte Überprüfung von Prüfrahmen mit einem Konfidenzniveau <0,6
- Kleine Ziele (<32×32 Pixel), alle manuell beschriftet
- Verwenden Sie die Tabulatortaste, um schnell zwischen den zu korrigierenden Registerkarten zu wechseln.
- Qualitätskontrolle::
- Stichprobenkontrolle 10% Etikettierqualität pro 100 ausgefüllte Bögen
- Überwachen Sie den F1-Score für jede Kategorie im Bereich "Statistiken".
- Erhöhter Stichprobenumfang für hochproblematische Kategorien
Tipps zur Budget-Optimierung
- Komplexe Bilder: KI-gekennzeichneter erster Entwurf → ausgelagerte Fehlerkorrektur → Überprüfung durch Experten
- Einfache Bilder: vollständige Abhängigkeit von der AI+5%-Probenahme
- Laden Sie bereichsspezifische Modelle (z. B. medizinische CT-spezifische Detektoren) mit "Custom Model".
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMakeSense: ein kostenloses Tool für Bildkommentare zur Steigerung der Effizienz von Computer-Vision-ProjektenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lassen sich KI-gestützte und manuelle Annotationen mit einem begrenzten Budget für Datenannotationen vereinbaren?
