Enciclopedia Boulder v1.0

Inicio · Capítulos · 14. Señales para visión artificial

15.190 14.7.16 Dimensiones de calidad

Dimensión Pregunta Ejemplos
Q-COMPLETENESS ¿Están presentes medios, metadatos y etiquetas requeridas? missing streams, missing required attributes
Q-CORRECTNESS ¿La anotación coincide con la evidencia y definición? wrong class, extra event
Q-CONSISTENCY ¿Reglas e IDs se aplican igual entre frames, lotes y anotadores? ID switches, schema drift
Q-TEMPORAL ¿Eventos, intervalos y sincronización están dentro de tolerancia? boundary error, clock drift
Q-GEOMETRIC ¿Pose, máscaras y superficies son métricamente coherentes? reprojection, invalid depth
Q-CONTACT-PHYSICS ¿Contactos, soporte y fases respetan restricciones? load before touch, unsupported flight
Q-PROVENANCE ¿Puede reconstruirse quién, qué modelo, qué guía y qué transformación? missing model checkpoint
Q-AGREEMENT ¿La tarea es reproducible bajo anotación independiente? per-class agreement and CI
Q-REPRESENTATIVENESS ¿La muestra cubre uso previsto y expone vacíos? walls, athletes, cameras, lighting
Q-BALANCE ¿Clases frecuentes, raras, unknowns y hard negatives están caracterizados? long tail and contrast coverage
Q-DUPLICATION ¿Existen duplicados exactos o casi duplicados? re-encoded clips, overlapping windows
Q-LEAKAGE ¿Hay identidad, problema, sesión o escena compartidos entre splits? same attempt in train/test
Q-PRIVACY ¿Uso, acceso, publicación y retención respetan política? minor consent, raw faces
Q-SECURITY ¿Datos restringidos tienen cifrado, acceso y logs? public raw bucket
Q-DOCUMENTATION ¿Cards, datasheet, changelog y limitaciones son completos? unknown collection bias
Q-AUDITABILITY ¿Cada gate puede reproducirse desde manifest y scripts? unversioned notebook result

La completitud no prueba corrección; el alto acuerdo no prueba validez; la exactitud contra un gold pequeño no prueba representatividad; y una muestra diversa no corrige fuga entre splits.