w ‐GOMSAntigo — HTA 2 (Dra. Helena Silveira) - victoriak22/InterfaceHumanoComputador-GeoSegment GitHub Wiki
Modelo GOMS – Avaliar desempenho dos modelos de segmentação
GOAL 0: avaliar desempenho dos modelos de segmentação
GOAL 1: carregar conjunto de imagens de teste
METHOD 1.A: carregar patches de validação manualmente
(SEL. RULE: usuário possui conjunto de imagens de validação local)
OP. 1.A.1: deslocar o cursor do mouse até o botão “Selecionar imagens”
OP. 1.A.2: clicar com o botão esquerdo do mouse
OP. 1.A.3: navegar até o diretório contendo os patches de validação
OP. 1.A.4: selecionar arquivos de imagem (ex.: .tiff ou .png)
OP. 1.A.5: confirmar seleção dos arquivos
OP. 1.A.6: verificar lista de imagens carregadas no sistema
METHOD 1.B: carregar dataset em lote
(SEL. RULE: usuário possui grande quantidade de imagens de validação)
OP. 1.B.1: selecionar opção “Upload em lote”
OP. 1.B.2: selecionar múltiplos arquivos ou pasta de imagens
OP. 1.B.3: confirmar envio do dataset
OP. 1.B.4: verificar lista completa de arquivos enviados
GOAL 2: selecionar arquitetura de modelo
METHOD 2.A: selecionar modelo diretamente
(SEL. RULE: usuário já conhece o modelo que deseja testar)
OP. 2.A.1: examinar lista de arquiteturas disponíveis
OP. 2.A.2: selecionar modelo desejado (V0, V1 ou V2)
OP. 2.A.3: confirmar seleção da arquitetura
METHOD 2.B: comparar modelos antes de selecionar
(SEL. RULE: usuário deseja analisar métricas antes da escolha)
OP. 2.B.1: examinar descrição da arquitetura do modelo
OP. 2.B.2: visualizar métricas resumidas do modelo
OP. 2.B.3: comparar desempenho entre modelos disponíveis
OP. 2.B.4: selecionar modelo mais adequado para o experimento
GOAL 3: executar segmentação automática
OP. 3.A.1: deslocar cursor até o botão “Executar segmentação”
OP. 3.A.2: clicar com o botão esquerdo do mouse
OP. 3.A.3: acompanhar barra de progresso do processamento
OP. 3.A.4: examinar mensagem de conclusão da inferência
GOAL 4: analisar resultados da segmentação
OP. 4.A.1: abrir painel de resultados da segmentação
OP. 4.A.2: visualizar mapas segmentados gerados pelo modelo
OP. 4.A.3: aplicar zoom em regiões específicas da imagem
OP. 4.A.4: verificar coerência visual das classes segmentadas
GOAL 4.1: comparar métricas de desempenho
METHOD 4.1.A: analisar métricas quantitativas
(SEL. RULE: foco em avaliação quantitativa do desempenho do modelo)
OP. 4.1.A.1: acessar painel de métricas de desempenho
OP. 4.1.A.2: examinar valor de mIoU global
OP. 4.1.A.3: examinar IoU por classe
OP. 4.1.A.4: comparar resultados com experimentos anteriores
GOAL 4.2: avaliar qualidade visual da segmentação
METHOD 4.2.A: avaliar refinamento das bordas
(SEL. RULE: foco em avaliação qualitativa da segmentação)
OP. 4.2.A.1: visualizar bordas das regiões segmentadas
OP. 4.2.A.2: aplicar zoom em áreas de interesse
OP. 4.2.A.3: examinar precisão das fronteiras entre classes
OP. 4.2.A.4: identificar possíveis erros de segmentação