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数据集的质量高低对于算法模型的评价非常重要。一个低质量的数据集容易混淆两个算法模型的性能好坏,甚至在评价的过程中得出相反的结论。在数据集的完善过程中,反复排查是否存在漏标的缺陷、是否存在标注不准确的缺陷、以及是否存在未达标但是被标注的缺陷等现象,才能得到精确、高质量的数据集。