Исследовательская работа с экспериментальными результатами на небольшом количестве данных

Я написал исследовательскую работу по обработке изображений, которую собираюсь представить на конференцию IEEE. Я предложил новый метод обнаружения «X» на изображениях. Однако из-за аппаратного сбоя я смог получить только 4 набора изображений. Таким образом, я применил свой метод только к 4 изображениям, а также сравнил результаты двух предыдущих методов в литературе, применив их к тем же 4 изображениям. Результаты, полученные по моему методу, намного лучше.

Мой вопрос: это нормально, если я отправлю документ, показывающий результаты только на 4 изображениях? Предыдущие две статьи продемонстрировали свой метод примерно на 10 изображениях или меньше. Кроме того, можно ли количественно сравнивать результаты (точность в процентах) всего с четырьмя изображениями?

Использовали ли вы эти четыре изображения при разработке своего метода?
@PatriciaShanahan: У нас была идея, и мы проверили наш подход к этим четырем изображениям.
«из-за аппаратного сбоя я смог получить только 4 набора изображений». Я в этом не разбираюсь. Попросите своего друга загрузить дополнительные наборы и использовать USB, чтобы загрузить их на свой компьютер.
@Alexandros: 4 набора экспериментальных изображений были получены с помощью специальной настройки камеры. Эту же настройку камеры нельзя использовать сейчас из-за аппаратного сбоя.
Отправьте электронное письмо авторам подобных статей, чтобы они прислали вам их наборы данных. Если вы будете вежливы, они могут принять.
@Alexandros: Новый метод, который мы предложили, требует дополнительного изображения данной сцены, тогда как предыдущие два метода используют только пару изображений.
Я предполагаю, что ваша статья содержит описание необходимой настройки камеры. Если да, возможно, вы могли бы разместить это описание на каком-нибудь форуме, который привлекает людей с большим количеством камер, и попросить их прислать вам изображения.
@stalin Проверка четырех изображений не заставила вас изменить метод? Тогда вы можете дать ему шанс. Однако, если вы впоследствии адаптировали свой метод или его параметры, то ваши доказательства, вероятно, недостаточно убедительны.

Ответы (1)

Количество экспериментальных данных, необходимых для адекватной демонстрации результата, сильно зависит от текущего уровня техники, с которым вы сравниваете.

В некоторых случаях даже один пример будет интересен и может быть опубликован, так как из него можно почерпнуть много информации. См., например, открытие homo naledi : хотя экземпляры, насколько мне известно, были найдены только в одной пещере, тем не менее они явно представляют интерес и имеют научное значение. На противоположном конце шкалы, если вы хотите утверждать, что у вас есть лучший метод определения значимых веб-сайтов, чем PageRank , то вам, вероятно, будет трудно убедить читателей, если вы не обратитесь к наборам данных аналогичного масштаба «всему Интернету». масштаб, к которому обычно применяется PageRank.

Не зная подробностей о конкретной проблеме с изображением, трудно понять, что можно узнать из одного изображения. В общем, обработка изображений — это очень хорошо развитая область, в которой большинство вещей применяется к большим наборам данных, поэтому мое предположение с нулевым разглашением будет заключаться в том, что вам нужно больше данных (хотя, поскольку вы говорите, что в предыдущих статьях было <10 изображений, это может быть). в противном случае). С другой стороны, вы можете делать что-то, где четыре изображения действительно важны. Наконец, вы всегда можете отправить его в любом случае и посмотреть, какие отзывы вы получите.

Исследовательская работа с экспериментальными результатами на небольшом количестве данных
СпросиСетьПолитика конфиденциальности1y, 0v