Unter einer systematischen Fehleranalyse versteht man die detaillierte Untersuchung der Fehler eines Computer-Vision-Modells, anstatt die Leistung anhand einer einzigen Kennzahl zu beurteilen. In diesem Kurs liegt der Schwerpunkt darauf, wiederkehrende Fehlermuster zu identifizieren, zu verstehen, welche Klassen oder Situationen Probleme verursachen, und diese Erkenntnisse als Grundlage für die Modellverbesserung zu nutzen.

Eine systematische Fehleranalyse kommt zum Einsatz, wenn ein Modell auf dem Papier überzeugend erscheint, Sie aber wissen müssen, wo es versagt und warum. Sie ist besonders hilfreich bei der Entscheidung, ob der nächste Schritt eine gezielte Datenerhebung, eine Modelloptimierung oder eine genauere Untersuchung bestimmter Fehlerarten sein sollte.

Dieser Schritt erfolgt, nachdem Sie Vorhersagen und grundlegende Auswertungsergebnisse erhalten haben und bevor Sie entscheiden, wie Sie das Modell verbessern wollen. Der Kurs behandelt dies als die Phase, in der Sie numerische Ergebnisse, visuelle Überprüfung und Datenmerkmale zu einem wiederholbaren Verbesserungsworkflow verknüpfen.