O recurso Statistical View incorporado do MakeSense gera relatórios detalhados sobre os dados de anotação, incluindo métricas importantes, como o número de anotações em cada categoria, índices de distribuição e muito mais. Essas estatísticas são essenciais para avaliar o equilíbrio do conjunto de dados e identificar possíveis vieses. Por exemplo, em um cenário de direção autônoma, os usuários podem verificar rapidamente se as proporções da amostra de diferentes sinais de trânsito estão de acordo com o esperado para evitar a distorção do modelo devido ao desequilíbrio da amostra.
A exibição de estatísticas apresenta a distribuição de dados de forma visual para ajudar os usuários a encontrar possíveis problemas no processo de rotulagem. Se o número de anotações de um determinado tipo de objeto for considerado muito pequeno, os usuários poderão complementar as amostras em tempo hábil; se for encontrada uma concentração anormal de dimensões anotadas, isso pode sugerir que os padrões de anotação não são aplicados de maneira uniforme. Essa abordagem de gerenciamento de qualidade orientada por dados pode melhorar significativamente a precisão e a capacidade de generalização do modelo final treinado.
Essa resposta foi extraída do artigoMakeSense: uma ferramenta de anotação de imagens de uso gratuito para aumentar a eficiência do projeto de visão computacionalO
