Files
geointel/docs/accuracy-program/13-v73-flanders-remediation.md
T
Jens 98188e0a44
GeoIntel release gates / Compile, test, contracts and builds (push) Canceled after 0s
GeoIntel release gates / Python and npm vulnerability policy (push) Canceled after 0s
GeoIntel release gates / GIS image, SBOM and container scan (push) Canceled after 0s
evaluate fresh Flemish remediation training
2026-08-10 03:47:51 +02:00

61 lines
2.8 KiB
Markdown

# V73 Vlaamse foutremediatie
## Uitkomst
V73 heeft de datadekking aantoonbaar verbreed, maar geen beter productiemodel
opgeleverd. Daarom blijft het actieve model ongewijzigd. Dit is een geslaagde
fail-closed beslissing: twee nieuw getrainde GPU-kandidaten zijn afgewezen op
de vooraf bevroren en ruimtelijk onafhankelijke V72-calibratieportfolio.
## Nieuwe dekking
- twaalf nieuwe Vlaamse train-only AOI's;
- woonwijken, lintbebouwing, landelijke kernen, industrie, haven, bos, duinen
en landbouwcontext;
- officiële orthofoto en GRB als primaire gebouwreferentie;
- 48 canonieke niet-overlappende tegels met 1.710 labels;
- drie lege tegels en meerdere moeilijke, dun bebouwde contexten;
- minimale afstand tot een V72-calibratie-AOI: 9.203 meter, tegenover de gate
van 2.000 meter.
De oorspronkelijke Maaseik-grensselectie werd door de provider terecht
geweigerd wegens nuldekking binnen de Vlaamse orthofotozone. De gecheckpointte
acquisitie is hervat met een vooraf geregistreerde inlandse vervanging in Peer.
## Visuele controle
Alle 48 uiteindelijke tegels zijn via twee contact sheets gecontroleerd. De
eerste export maakte een bestaande edge-coverzwakte zichtbaar: rasters die iets
groter dan 1024 pixels waren, leverden vrijwel identieke tegels op de laatste
pixeloffset. Zestig zulke overlappende tegels zijn vóór training verwijderd en
de nieuwe experimentele exporter bevat hiervoor een regressiegate.
De controle is AI-assisted en dus expliciet geen vervanging voor de vereiste
onafhankelijke menselijke labelreview. Het corpus en de modellen blijven
daardoor niet-promoveerbaar.
## GPU-resultaten
| Model | Precision | Recall | mAP50 | mAP50-95 | Besluit |
|---|---:|---:|---:|---:|---|
| Actief | 0,1577 | 0,1178 | 0,0568 | 0,0218 | behouden |
| V73 agressief, 20 epochs | 0,0124 | 0,2557 | 0,0189 | 0,0038 | afgewezen |
| V73 gecontroleerd, 10 epochs | 0,0179 | 0,3247 | 0,0222 | 0,0057 | afgewezen |
Beide kandidaten verhogen recall maar produceren veel te veel foutpositieven.
Een drempel- of gemiddelde-scoretruc rechtvaardigt hier geen promotie: precision
en beide mAP-maten regresseren ernstig.
## Conclusie en resterende grens
De huidige detector is nog niet nauwkeurig genoeg om landelijke, regionale of
"100% correcte" gebouwclaims te dragen. V73 voorkomt wel dat een slechter model
in productie komt en levert nieuwe, herleidbare foutdekking voor een latere
training. Voor een echte volgende kwaliteitsstap zijn minimaal een grotere
onafhankelijk menselijk beoordeelde trainset, meer pure-backgroundtegels en
governed PICC/UrbIS-contracten nodig. Tot dan moeten resultaten als
modelvoorstellen met bronvergelijking en onzekerheid worden gepresenteerd.
Alle ruwe manifests, matrices, hashes en contact sheets staan onder
`artifacts/evidence/accuracy/model-training/20260810-v73-flanders-remediation/`.