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3.4 Ergebnisse

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Abb. 100 Kandidatenauswahl - Ergebnisse

Auf dieser Seite wird das Ergebnis Ihrer Klassifizierung dargestellt. Eine gute Klassifizierung zeichnet sich durch einen grossen Unterschied im Prozentwert zwischen den abgelehnten und den akzeptierten Teilen aus (z. B. ein Ergebnis von 88.4% für gute Kandidaten und von 12.2% für schlechte Kandidaten). Der Prozentwert stellt die Wahrscheinlichkeit dar, dass ein erkanntes Teil zum Label eines guten Kandidaten gehört.

Standardmässig ist der Schwellenwert auf 80 % gesetzt, was bedeutet, dass die Teile mit einem Prozentwert unter 80 % als „schlechte Kandidaten“ (d. h. schlechte Ausrichtung) betrachtet und vom Algorithmus zurückgewiesen werden. Sie können den Prozent-Schwellenwert für Ihre spezielle Anwendung ändern, um zu vermeiden, dass schlecht ausgerichtete Teile als gute Kandidaten betrachtet werden.

  • Grüne Rechtecke: akzeptierte Kandidaten

  • Rote Rechtecke: abgelehnte Kandidaten

Bemerkung

Das Festlegen dieses Schwellenwerts bedeutet in der Regel, einen Kompromiss zwischen dem Ablehnen guter Teile oder dem Akzeptieren schlechter Teile einzugehen (z. B. das Ablehnen falsch negativer Ergebnisse oder das Akzeptieren falsch positiver Ergebnisse). Das Hinzufügen weiterer Bilder (Kandidaten) zur Klassifizierung kann die Robustheit des Algorithmus erhöhen, falls die Lücke zwischen guten und schlechten Kandidaten nicht gross genug ist.

Tipp

Sie können die Teile manuell auf der Plattform verschieben und dann auf die Schaltfläche „EIN NEUES BILD AUFNEHMEN“ drücken, um ein neues Bild zu analysieren und zu prüfen, ob die Klassifizierung gut funktioniert.

Tipp

In der Ergebnistabelle können Sie die Teile nach dem Prozentwert in absteigender Reihenfolge sortieren und so leicht überprüfen, ob alle Teile, die einen höheren Prozentwert als der Schwellenwert besitzen, auch der gewünschten Ausrichtung entsprechen. Stellen Sie den Schwellenwert so ein, dass nur gute Teile akzeptiert werden (umgeben von einem grünen Rechteck).