Diferencias entre datos de REVIEW y RESEARCH
Puede haber algunas diferencias entre el número de objetos detectados en los módulos de REVIEW y RESEARCH. Principalmente porque el caso de uso para cada uno de estos módulos es diferente. REVIEW, utilizado para investigaciones, puede incluir un objeto en más de un valor de clasificación para garantizar que el investigador no se pierda nada, mientras que RESEARCH está orientado a una presentación precisa y consistente del número de personas o coches, por lo que solo cuenta cada objeto una vez.
Diferencias en La Aplicación de Filtros
Los datos de REVIEW se basan en datos de probabilidad, lo que significa que un objeto puede aparecer bajo varios valores de atributo. Por ejemplo, si se detecta un objeto que lleva una camisa con un patrón rojo y azul, el objeto aparecerá en la solución de REVIEW cuando se filtre por rojo y azul.
Los datos de RESEARCH se basan en el valor máximo de todos los valores de probabilidad de atributos de objetos. En el ejemplo descrito anteriormente, si el color principal de la camisa detectado es el rojo, el objeto se asociará solo con el color rojo en la solución de RESEARCH.
En otro ejemplo, si un objeto se ha clasificado con un 40 % de probabilidad como Hombre y un 60 % de probabilidad como Mujer, el objeto se incluirá cuando los objetos se filtren a las clasesHombre y Mujer en la solución de REVIEW (siempre que supere el umbral de tolerancia). En la solución de RESEARCH, ese mismo objeto solo se incluirá cuando los objetos se filtren a la clase Woman.
Por lo tanto, los resultados de los filtros pueden diferir entre las soluciones de REVIEW y RESEARCH.
Diferencias en la Contabilización de Varias Apariencias
En el módulo de REVIEW, cada aparición de una persona se muestra como una miniatura diferente para proporcionar al investigador toda la información relevante para la investigación. Cuando estos datos se transfieren al módulo de RESEARCH, se aplica otro mecanismo, llamado Re-ID (consulte Seguimiento de personas a través de cámaras basado en el reconocimiento facial), para vincular las apariencias de una persona en una sola identidad. El objetivo es garantizar que el conteo de personas sea preciso y coherente.