Bakit mas nagbibigay ng impormasyon ang mga set kaysa sa iisang larawan
Ang mga litratong kinunan ng isang tao, sa iisang device, sa iisang sesyon, ay may parehong kasaysayan ng pagproseso. Pareho silang na-compress, na-denoise ng parehong software, at na-export ng parehong app, kaya pare-pareho ang kanilang nararating na range.
Binibigyan ka nito ng baseline nang walang bayad. Hindi mo na kailangang itanong kung mataas ba ang 58, na nakasalalay naman sa camera at compression. Itinatanong mo kung bakit nakakuha ng 58 ang isang larawan samantalang ang labing-isang kapitbahay nito ay nasa pagitan ng 18 at 26.
Inaalis ng paghahambing ang karamihan sa mga dahilan kung bakit mahirap basahin ang iisang marka. Ang pagproseso ng device, muling pag-compress ng platform, at liwanag ay sabay-sabay na nakaaapekto sa buong set, kaya nagkakanselahin ang mga ito at ang natitira ay tunay na tungkol sa partikular na larawang iyon.
Ang proseso ng batch
-
Mangolekta ng mga orihinal, hindi ipinasa
Humingi ng mga file mula sa device sa halip na mga larawang idinikit sa email. Ang isang set kung saan ang ilang mga larawan ay muling na-compress at ang iba ay hindi ay magkakahiwalay dahil sa mga dahilang walang kinalaman sa manipulasyon.
-
Patakbuhin ang buong set nang sabay-sabay
Hanggang dalawampu't lima bawat batch. Ang sabay-sabay na pagpapatakbo sa kanila ang nagbibigay sa iyo ng paghahambing; ang pagpapatakbo ng isa-isa ay nag-aaksaya nito.
-
Basahin ang buod bago magbukas ng anuman
Ipinapakita ng batch view ang saklaw at kung ilan ang napunta sa bawat band. Sinasabi nito sa iyo kung tumitingin ka sa isang malinis na set, isang degraded na set, o isang set na may isang problema.
-
Unang buksan ang outlier
Hindi ang pinakamataas na marka. Ang pinakamalayo sa mga kapitbahay nito, na hindi laging parehong larawan.
-
Suriin ang region map sa anumang buksan mo
Kung ang buong frame ay mainit o ang isang tile ay nagpapasya kung anong uri ng natuklasan ang mayroon ka at kung ano ang susunod na hihilingin.
-
I-export ang ulat ng batch
Isang PDF na nagbubuod sa bawat larawan, at isang pinagsamang JSON na may buong resulta para sa bawat isa. Iyon ang artepaktong inilalagay sa file.
Ano ang sinasabi sa iyo ng hugis ng isang set
| Pattern sa buong set | Karaniwang nangangahulugang | Ano ang gagawin |
|---|---|---|
| Lahat mababa, magkakalapit | Isang malinis na set mula sa isang device | Wala nang iba pa |
| Lahat katamtaman, magkakalapit | Mabigat na pagproseso o muling pag-compress ng platform | Humingi ng mga orihinal bago magdesisyon sa anuman |
| Karamihan ay mababa, isang malinaw na outlier | Isang larawan mula sa ibang pinagmulan | Buksan ang outlier at basahin ang region map nito |
| Malawakang nakakalat nang walang kumpol | Magkahalong pinagmulan o magkahalong compression | Hindi maikumpara ang set. Tratuhin ang bawat isa nang hiwalay |
| Lahat mataas, magkakalapit | Alinman sa buong binuo, o isang mabigat na na-filter na set | Suriin nang mabuti ang isang larawan para malaman kung alin |
Ang ikaapat na hilera ay nararapat pagtuunan ng pansin. Ang isang nakakalat na set ay hindi isang set para sa mga layunin ng paghahambing, at ang kapaki-pakinabang na tugon ay alamin kung bakit magkaiba ang mga larawan bago basahin ang alinman sa mga numero.
Saan matatagpuan ang mga limitasyon
Ang dalawampu't lima bawat batch ay limitasyon sa memorya ng browser sa halip na komersyal. Ang bawat larawan ay dine-decode at minamarkahan sa tab, at ang mas malaking batch sa isang katamtamang device ay nauubusan ng espasyo sa halip na dahan-dahang bumagal.
Para sa isang set ng dalawandaan, hatiin ito sa mga grupong may katuturan: ayon sa araw, ayon sa device, ayon sa pinagmulan. Mas mabuting gawain din iyon, dahil ang paghahambing ng mga larawan mula sa iba't ibang sesyon ay nagpapakilala muli sa mismong baryasyon na inaalis ng diskarte ng batch.
Para kanino ang prosesong ito
- Mga claims handler. Dumating ang isang claim bilang isang set, at ang outlier ang karaniwang natutuklasan.
- Mga koponan ng moderasyon. Pagkakasunud-sunod ng review queue sa halip na husgahan ang mga aytem nang indibidwal.
- Mga ahensya. Pagsusuri sa inihatid na batch ng mga asset bago ito mapunta sa kliyente.
- Mga koponan sa pananalapi. Isang solong expense claim na may dalawampung resibo na kinunan sa isang sesyon.
- Mga mananaliksik. Pagmarka sa isang sample at pagtingin sa distribusyon sa halip na sa anumang iisang resulta.
Pagbuo ng baseline para sa isang pinagmulan na madalas mong makita
Ang mga koponan na paulit-ulit na sumusuri ng mga larawan mula sa parehong mga lugar ay maaaring lumampas sa paghahambing sa loob ng isang set. Ang pag-record kung saan karaniwang napupunta ang isang pinagmulan ay ginagawa ang bawat hinaharap na batch bilang paghahambing laban sa kasaysayan sa halip na sa sarili nito.
Ang isang partikular na claims portal na mabigat mag-compress ay maaaring gumawa ng mga markang nakakumpul sa paligid ng 45. Hindi iyon kaduda-duda, ganoon talaga ang portal na iyon. Ang pag-alam sa numerong iyon ay nangangahulugang ang isang set na dumating sa 45 ay walang ibinabangon at ang isang set na dumating sa 70 ay agad na nag-iisa ng tanong.
Buuin ito mula sa mga larawang nalutas mo na sa halip na mula sa isang sample na hindi mo pa nasusuri. Ang dalawampung kilalang-magandang set bawat pinagmulan ay sapat na upang makita ang saklaw, at ang pagsasanay ay kadalasang lumilitaw ang isang kakaibang pagproseso na maling binabasa ng isang tao bilang senyales sa loob ng ilang buwan.
Panatilihin ang tala sa isang lugar na mababasa ng buong koponan. Ang baseline na nasa isip lamang ng isang tao ay titigil sa pagiging baseline sa linggong naka-leave sila.