例子：
项目信息
- 项目名称：行道树倒伏检测
- 定义： 行道树的定义是指人行道/马路道路两侧栽植的树木， 行道树倒伏/断裂/缺失 这些非正常的情况图片也要保留，只要是行道树的状态，正常和非正常的都保留
- 真实价值：在城管业务中自动检测行道树倒伏，给城管业务提供功能项，满足客户需求
- 相关wiki链接/文档/code：
小组成员
@xxx (负责：数据清洗/采集）
@xxx (负责：模型训练，算法仓）
@xxx (负责：逻辑ppk，算法仓）
项目现状
- 当前完成了数据清洗和采集，正在模型训练baseline过程中
- 熟悉算法仓封装流程
需要重点考虑问题
- 如何提高模型训练点数
- 相关数据量少如何优化
研究计划细化目标
举
：(可以上上面重点考虑问题的具体办法和时间安排）
采集/标注数据(1周) 2020年11月12日 → 2020年12月1日
训练集/验证集/测试集构建(半周) 2020年12月2日 → 2020年12月5日
扩充数据/数据增强(1周) 2020年12月2日 → 2020年12月8日
检测/分类模型训练(含优化，2周) 2020年12月5日 → 2020年12月19日
逻辑ppl完成并在测试集上测试点数(含优化，1周) 12月7日 → 2020年12月21日
算法仓封装，测试(1周) 12月15日 → 2020年12月30日
评价指标/结果
统计FAR=0.01/0.001情况下的recall
- 当前精度 ：
- FAR=0.01/0.001，recall=0.8/0.6