数据有问题，训练就白跑一趟。每条录制和每个任务片段在处理时都会自动做质量检查，「质量」页把整个项目的结果集中在一起，让你在创建数据集版本之前就发现问题。
检查哪些内容
检查项取决于数据类型。机器人录制会检查时间戳和时钟问题、数据流之间的间隙、动作跳变、冻结或饱和，以及非数值等情况。人类第一人称录制会检查画面模糊、欠曝、手部出现的比例、空闲时间，以及匿名化之后是否可能还有未模糊的人脸。还有一些检查面向整个项目，比如重复的任务片段，或者训练集和测试集之间的划分泄漏。
怎么读结果
每项检查都会得到六种结果之一。只有「通过」才算通过，也只有「通过」显示为绿色。警告、未通过、出错、还没有检查和不适用，都不是通过，页面也绝不会把它们显示成通过。
| 结果 | 含义 |
|---|---|
| 通过 | 检查已运行并通过。 |
| 警告 | 检查发现了需要留意的情况，数据仍可使用。 |
| 未通过 | 检查未通过。 |
| 错误 | 检查没能完成。 |
| 还没有检查 | 这项检查还没有运行。 |
| 不适用 | 这项检查不适合这份数据，比如对机器人录制做手部检查。 |
每个任务片段还有一个总的质检结论：通过、警告、不通过、未完成检查（有些检查没跑或没跑完）或未检查。它显示在每张片段卡片上，也可以用「质检结论」筛选。
项目质量页
在侧栏的项目下点击「质量」。标题旁的标签概括了整个项目。下面依次是任务片段和录制的数量及各结论的计数、「未匿名化」和「未切分」的录制数，以及「近 30 天」按结果统计的上传情况。
「数据分布」用图表展示数据的形态：片段时长、每条录制的片段数、帧率、相机数、子任务数、任务频次、结果，以及按采集员或场景统计的时长。很多柱条可以点击，直接打开对应的任务片段。比如任务频次里出现一长串措辞略有不同的任务，就说明 AI 建议需要审核一遍。
逐项处理问题
页面底部的「问题类型」列出所有给出警告或未通过的检查，附有简短说明和受影响的片段数。警告是真实的发现，不是需要藏起来的噪音。下图中的人类录制就有五项：模糊后可能仍有人脸、画面模糊、欠曝、手部可见和空闲比例。
点击一行，会打开按这项检查筛选的「任务片段」。目前要注意：这个链接只列出这项检查「未通过」的片段，所以对只给出警告的检查（比如上面这五项），它会显示没有匹配。要看到受影响的片段，请打开「任务片段」，把「质检结论」设为「警告」，如下图所示。
点「标注」在片段工作区里播放它，用「复制时间」把具体时刻发给同事。如果是疑似人脸，就打开录制逐段查看；说明里也写明了，这类命中多数其实不是人脸。
行末的「⋯」菜单可以「重新处理」受影响的录制、填写原因后「在此项目中忽略」，或把问题「指派」给成员。带「阻断」标签的检查，是项目设为阻断的检查。如果有录制在处理中途停止，会单独显示一张卡片，点击「查看失败的录制」就能看到是哪一步失败、为什么失败。
质量如何决定哪些片段进入版本
创建数据集版本时，带警告的片段会被纳入，对话框会告诉你有多少个。未通过检查的片段和检查还没跑完的片段默认不纳入；需要的话，可以勾选「包含质量检查未通过的任务片段」或「包含质量检查还没跑完的任务片段」。人类录制还必须通过匿名化，它的片段才能进入版本。