Réponse rapide
Une annotation incertaine doit être signalée, vérifiée ou exclue selon l’usage. Conserver ambiguïté, plusieurs avis ou une zone d’incertitude peut être préférable à une étiquette arbitraire, surtout lorsque la décision dépend d’une frontière difficile à observer.
Définir règle et désaccord
Annotateurs disposent d’exemples, procédure et critères de désaccord. Cas litigieux sont revus et leur statut conservé pour distinguer erreur d’étiquette et limite intrinsèque.
Gérer un objet masqué
Image ne permet pas toujours de déterminer classe ou position. Jeu conserve cette limite et modèle est évalué sur cas similaires plutôt que forcé à apprendre une réponse inventée.
Prioriser la qualité utile
Double annotation coûte du temps, mais signal contradictoire dégrade modèle. Priorité va aux classes, scènes et erreurs qui influencent sécurité ou mission.
Sources et références
- [1] Dataset loading utilities — scikit-learn — scikit-learn
- [2] Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0) — NIST