概述
一家開發眼動追蹤人工智慧平台的電腦視覺研究公司與Sourcefit合作 Sourcefit 合作，以支援模型訓練工作流程中的數據驗證、視線分類及標註一致性。該團隊需要結構化的人工審查來評估視線方向輸出結果、識別標註問題並修正不準確的分類。Sourcefit 專屬的品質保證計畫，用以驗證數據集並強化模型改進週期。
挑戰
- 眼動追蹤輸出需經精確驗證與分類
- 數據集涵蓋了多變的頭部位置、照明條件及視線角度
- 標籤不一致降低了訓練品質，並限制了模型進展
- 客戶需要具備一致分類標準的人類審閱者
- 校準是必要的，以確保各註釋者之間的一致性。
我們的方法
Sourcefit 一套結構化的品質保證工作流程，由專業訓練團隊提供支援，該團隊專精於眼動追蹤審查、視覺模式評估及分類規則制定。團隊透過評估頭部方位、眼球定位及情境線索所呈現的注視方向，對模型輸出結果進行驗證。
在設定過程中，Sourcefit：
- 進行校準會議以使審查員對視線分類規則達成共識
- 建立頭部對齊、視角及信心評分之驗證檢查表
- 實施多階段品質保證審查，以偵測不準確或不一致的標籤
- 追蹤審閱者的準確性，並提供持續反饋以維持一致性
- 透過每日資料集驗證與文件更新，支援模型改進週期
如今Sourcefit 持續性資料集驗證與結構化品質保證支援，以強化模型效能並提升訓練可靠性。
結果
- 提升大型眼動追蹤數據集的標籤準確度
- 減少因多變光線、角度及頭部動作所導致的不一致性
- 提升訓練與測試週期中的資料集可靠性
- 支援更快速的迭代流程，以優化模型並執行實驗
主要心得
- 清晰的分類規則可提升資料集品質：校準與標準對齊能強化複雜視覺資料集的準確性。
- 人工驗證強化可靠性：人工審查能捕捉自動化系統常誤判的細微線索。
- 結構化品質保證加速模型改進：一致的驗證工作流程支援更快速的迭代與精進。
行業經驗
眼動追蹤系統在早期訓練階段仰賴精準的人為判斷。視線方向、頭部角度與光照條件的細微變化，皆可能干擾模型解讀。專責的品質保證團隊透過強化標註準確性、穩定數據集品質，並支援電腦視覺管道的迭代優化，確保系統效能。
瞭解更多
Sourcefit 為人工智慧、研究及電腦視覺機構打造可擴展的品質保證與驗證團隊。
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