Transform your ability to diagnose and improve computer vision model performance through systematic error analysis. This course empowers you to move beyond aggregate metrics and conduct detailed failure analysis that reveals the root causes of model errors. You'll master the critical skills of analyzing confusion matrices, categorizing prediction errors into specific failure modes, and visualizing model predictions to identify correlations between errors and data characteristics. By completing this course, you'll be able to:
Evaluate Vision Errors: Identify Failure Patterns
Evaluate Vision Errors: Identify Failure Patterns
本课程是多个项目的一部分。
位教师：Hurix Digital
访问权限由 New York State Department of Labor 提供
您将学到什么
Systematic error analysis uncovers specific failure modes and root causes that guide focused model improvements.
Confusion matrices and error categories reveal class-level model strengths and weaknesses.
Visualizing predictions with ground truth adds qualitative insight to complement numeric metrics.
Linking errors to data traits enables targeted data collection and model tuning for stronger robustness.
您将获得的技能
要了解的详细信息
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积累特定领域的专业知识
此课程作为 的一部分提供
在注册此课程时，您还需要选择一个特定的合作项目。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有2个模块
Learners will establish foundational understanding of systematic error analysis approaches and learn to evaluate computer vision model performance beyond basic accuracy metrics.
涵盖的内容
2个视频1篇阅读材料1个作业1个非评分实验室
Learners will apply advanced techniques to identify systematic failure patterns in computer vision models and generate comprehensive quality reports for model improvement.
涵盖的内容
1个视频1篇阅读材料3个作业
获得职业证书
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位教师
提供方
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自 2018开始学习的学生
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¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业，将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。