Сбор данных для нейросетей —  как закладка фундамента для небоскреба. Любая ошибка на этом этапе может стоить вам миллионов, сорванных сроков и самого проекта. Мы в NeuroCore видели многое и хотим поделиться реальными историями, которые наглядно показывают, где скрываются самые дорогие ошибки при сборе данных.

Ошибка №1: Недооценить сложность данных и «лагающие интерфейсы»

Кейс:
К нам пришёл заказчик с задачей разметить 3000 изображений свиней. Тестовая выборка из 20 фото с 10–20 объектами на кадре не предвещала проблем. Мы назвали цену и взялись за работу.

Что пошло не так?
Оказалось, что на основной части датасета было не 20, а 50–60 животных на каждом кадре. Производительность разметчиков резко упала, так как объём объектов требовал в разы больше действий на одно изображение. Рабочие инструменты стали заметно тормозить под нагрузкой, а сроки — стремительно сдвигаться. Клиент нервничал, команда работала на пределе.

Цена ошибки:

• Срыв сроков: проект, рассчитанный на неделю, растянулся почти на месяц.
• Финансовые потери: чтобы уложиться в сроки, пришлось подключать сверхурочную работу.
• Репутационные риски: клиент был на шаг от того, чтобы остановить проект.

Как этого избежать?
Настаивайте на бесплатном тестовом датасете, который включает самые сложные случаи, а не только «типичные» фото. Это позволит проверить не только логику процесса, но и техническую устойчивость инструментов на реальных данных.

Кстати, мы всегда даем 20% разметки данных бесплатно. Оставить заявку на тестовую разметку можно на странице.

Ошибка №2: Не учитывать «скрытые» расходы на организацию

Кейс:
Задача — собрать уникальный датасет из 10 000 фотографий лиц людей с редким типом кожи.
Требования: студийное качество, 6 ракурсов, отсутствие макияжа, подписание юридических документов на передачу прав.

Что пошло не так?
Заказчик, сравнивая предложения, видел только цену «за фото» и не понимал, почему наше предложение дороже. Он предполагал, что задача выполняется удалённо через интернет.

Цена ошибки (которую мы предотвратили):

• Провал проекта: съёмка удалённо дала бы не менее 80% брака из-за неправильного света и ракурсов. Датасет оказался бы бесполезен.
• Юридические риски: без правильно оформленных документов использовать эти фото было бы незаконно.
• Огромные непредвиденные расходы: если бы клиент начал проект с другим подрядчиком, он бы столкнулся с тем, что найти и мотивировать 1500+ человек с нужными характеристиками — это огромная работа, требующая команды рекрутеров, менеджеров и юристов. Мы об этом знали, но для клиента (и, вероятно, для более дешёвых подрядчиков) это стало бы открытием уже в ходе проекта.

Как этого избежать?

Если ваша задача связана со сбором данных с участием людей, всегда уточняйте у подрядчика, что входит в цену.

Аренда, реквизит, оплата участников, юридическое сопровождение, работа команды организаторов — всё это должно быть в смете.

Профессиональный подрядчик сам предоставит такую детализацию.

Ошибка №3: Игнорировать географию и «закон убывающей отдачи»

Кейс:
Собрать по 10 000 фото автомобилей с номерами в четырёх странах: Узбекистане, Таджикистане, Абхазии и Южной Осетии.

Что пошло не так?
Заказчик ожидал одинаковую цену за фото в каждой стране. Но география и плотность автопарка диктуют совершенно разные правила.

• Узбекистан: легко, много машин в городах.
• Таджикистан: 93% территории — горы. Логистика в разы сложнее и дороже.
• Абхазия и Южная Осетия: маленький автопарк, быстрый «выход» всех доступных машин.

Цена ошибки:

• Нереалистичная оценка: единый тариф по всем регионам означает либо работать в минус в сложных странах, либо завышать стоимость в простых.
• Риск дубликатов: в небольших странах после первых тысяч фото агенты начинают снимать одни и те же машины. Количество дублей растёт, а производительность падает. Закрыть на это глаза — обмануть клиента.

Как этого избежать?
Обсудите с подрядчиком географические особенности сбора. Опытная команда заранее учитывает «закон убывающей отдачи» и объяснит, почему собрать последние 10% данных всегда сложнее и дороже, чем первые.

Ошибка №4: Не задавать уточняющие вопросы (самая дорогая ошибка)

Кейс:
Собрать датасет автомобилей с повреждениями. Десятки классов: от вмятины до отсутствия бампера.

Что могло пойти не так?
Если бы мы просто взяли ТЗ и назвали цену, проект бы провалился. Но мы начали задавать вопросы.

Наш вопрос: «Если на одном фото три повреждения (разбитая фара, вмят капот, сломана решётка), это одно фото или три закрытых задачи?»

Решение: одно фото может закрывать несколько классов, но это усложняет каталогизацию.

Наш вопрос: «Какой нужен ракурс?»

Выяснилось: важен не крупный план повреждения, а вся машина целиком с читаемым номером. Это полностью изменило подход к сбору.

Цена ошибки (которую мы предотвратили):

• Для нас: взяться за проект с нечёткими правилами и уйти в минус, пытаясь собрать редкие классы повреждений.
• Для заказчика: переплатить за простые задачи и получить бесполезный датасет, где половина фото сделана с неправильного ракурса.

Наше решение: вместо гадания «на кофейной гуще» мы предложили клиенту пилотный R&D-проект. Его цель — не просто «попробовать», а превратить все неизвестные переменные в чёткие метрики, чтобы оценить основной проект максимально точно.

Выводы

Каждый из этих кейсов показывает: в сборе данных нет неважных мелочей. Опыт подрядчика измеряется не скоростью, с которой он присылает КП, а глубиной вопросов, которые он задает.

Хотите больше реальных историй из мира разметки и сбора данных? Подписывайтесь на наш Телеграм-канал!

Готовы избежать ошибок в вашем проекте?

Доверьте сбор и разметку данных команде, которая знает, где могут скрываться проблемы, и умеет их предотвращать.

[Закажите бесплатный анализ вашего ТЗ и оценку проекта в NeuroCore]