数据闭环
数据闭环的六个环节
这是 AVIA 部署的运行节拍——第一轮完成冷启动，此后每一轮都持续改进模型。
- 01采数据画面与图像从产线、相机与仓库汇集而来。
- 02看数据整个数据集映射到同一嵌入空间——聚类、缺口与稀疏边缘清晰可见。
- 03挑数据诊断标记疑似错标、近重复、离群样本与覆盖不足。
- 04AI 先标零样本冷启动：文本提示、点选框选、参考图像，或整集批量预标注。
- 05人工修正人工核验并修正草稿；每一处修正都被保留为训练信号。
- 06训练回流训练、上线，让生产中的漏检回流为下一批数据的优先级。
回流机制
上线也是一种数据源
产线上的漏检与低置信判断被捕获、复核与修正——再由主动学习排进下一批训练数据。
- 漏检以样本形式回流，而非口头描述
- 修正被保留为训练信号
- 每一轮的优先级来自现场
一轮回流
从漏检到重新上线五步完成
01
捕获漏检
收集生产中的漏检与低置信判断。
02
复核修正
人工逐一核验与修正。
03
排序入批
主动学习将它们排入下一批。
04
重新训练
模型在增补后的数据集上重新训练。
05
重新上线
改进后的模型回到产线。
闭环闭合之后
闭环跑出的实际结果
4 → 0.3
PCB 工厂每月漏检的缺陷数
−70%
晶圆复检时间
6 周 → 1 周
仓库视频复核周期
数据来自 AVIA 客户材料
常见问题
常见问题
是的——它是一站式的标注训练平台。闭环从精选数据一直跑到训练完成、重新上线；你提供现场画面与审核判断。