Réponse rapide
Les données d’entraînement doivent couvrir mission, capteurs, lieux, personnes, objets, conditions et erreurs plausibles, avec provenance, annotations cohérentes et séparation par épisode ou site.
Couvrir
Variez éclairage, météo, distance, angle, charge, vitesse, occlusion et défauts. Cherchez événements rares et données de non-détection, pas seulement scènes réussies.
Annoter
Définissez classes, repères, unités, tolérances et règles de désaccord. Documentez capteur, date, version, licence et transformation pour chaque lot.
Évaluer
Séparez entraînement, validation et test par scène ou session afin d’éviter fuite. Le test inclut conditions futures, robot différent et données manquantes.
Sources et références
- [1] Robotics and Autonomous Systems — NIST