Wie viele reale Bilder braucht SyntCraft für den Start?
Matthias Kuch: Das hängt von Aufgabe, Bildquelle und Defektvarianz ab. SyntCraft ist darauf ausgelegt, auch mit wenigen repräsentativen Beispielen zu starten. Entscheidend ist weniger die reine Bildanzahl als die Frage, ob die vorhandenen Aufnahmen die realen Aufnahmebedingungen, relevanten Hintergrundvariationen und Defektmerkmale ausreichend repräsentieren. In meinen bisherigen Anwendungen zur Erstellung synthetischer Datensätze habe ich häufig mit etwa zehn bis 20 realen Referenzbildern gearbeitet. Diese Größenordnung lässt sich natürlich nicht pauschal auf beliebig komplexe Bild- und Defektmuster übertragen, zeigt aber, dass für eine erste Machbarkeitsprüfung nicht zwangsläufig große reale Datensätze erforderlich sind.
Wie prüfen Sie, ob synthetische Daten auf reale Bilder übertragbar sind?
Die Generierung wird projektspezifisch parametrisiert und anschließend mit einem geeigneten neuronalen Modell auf bereitgestellten realen Testdaten evaluiert. Der Datensatz wird erst freigegeben, wenn die vereinbarten Qualitätskriterien in dieser Evaluation erreicht werden. Ergänzend können weitere Verfahren eingesetzt werden, etwa der Vergleich von Defektpositionen und Mustern mit Realdaten sowie die visuelle Beurteilung einzelner Bilder. Die Evaluation auf realen Testdaten ist jedoch die zentrale Qualitätsprüfung.
Ersetzt SyntCraft reale Trainingsdaten vollständig?
Nicht zwangsläufig. Es werden für das Training meist vollständig synthetische Datensätze eingesetzt, während die abschließende Evaluation auf separaten realen Testdaten erfolgt. Liegt bereits eine größere Zahl realer Defektdaten vor, kann projektabhängig auch eine Kombination aus realen und synthetischen Daten im Trainingssatz sinnvoll sein. Für die Bewertung der Übertragbarkeit sind Realdaten aus meiner Sicht allerdings besonders wertvoll, wenn sie im Testsatz für eine belastbarere statistische Evaluation herangezogen werden.
