Как постоянно повышать точность модели обнаружения тензорного объекта в производственном потоке?

Question

Я уже обучил модель обнаружения объекта и получил хорошую точность прогнозирования на реальных изображениях.Мой вопрос заключается в том, как постоянно повышать точность модели при использовании ее в производственном процессе.

Я могу вручную проверить результат прогноза, найти неправильные прогнозы, вручную пометить эти изображения, а затем смешать эти изображения с оригиналомданные обучения, продолжайте тренировать модель.Я не пробовал это.Но я полагаю, что такой подход может улучшить точность модели в долгосрочной перспективе.Существуют ли другие подходы?

И, если я найду несколько неправильных предсказаний и хочу гарантировать правильное предсказание для одних и тех же изображений в коротком цикле, что я могу сделать?

Спасибо за любые предложения.

Answer 1

Вы уже ответили на это, и вот так.Вам нужно будет переобучить модель с помощью более невидимых / сложных изображений, с которыми вы столкнулись, которые не были правильно спрогнозированы, и развернуть их в производстве.Для этого сохраните все входные изображения и прогнозы, чтобы вы могли отфильтровать их в автономном режиме и использовать для переподготовки