Сбор данных изображения

Определение

Сбор изображений — это процесс формирования наборов визуальных данных для обучения систем компьютерного зрения. Источниками данных могут быть камеры, дроны, спутники и общедоступные наборы данных.

Цель

Цель состоит в том, чтобы обеспечить наличие у моделей разнообразных примеров для изучения визуальных шаблонов в различных средах и вариантах использования.

Значение

• Критически важно для точности модели компьютерного зрения.
• Необходимо учитывать различное освещение, углы обзора и демографические данные, чтобы избежать предвзятости.
• Возникают проблемы конфиденциальности и согласия при сборе изображений людей.
• Высокие требования к хранению и управлению.

Как это работает

1. Определите цели проекта и потребности в данных.
2. Собирайте изображения с помощью датчиков, API или репозиториев.
3. Организуйте и маркируйте метаданные для обеспечения возможности отслеживания.
4. Хранить в надежном месте для аннотирования и обучения.
5. Постоянно обновляйте наборы данных для обеспечения их актуальности.

Примеры (реальный мир)

• ImageNet: крупномасштабный визуальный набор данных для ИИ.
• Набор данных COCO: собранные и аннотированные изображения для исследования.
• Google Street View: изображения, полученные с помощью камеры, для картографирования и задач визуализации.

Ссылки/Дополнительная литература

• Проект ImageNet — Принстон и Стэнфорд.
• Набор данных COCO — cocodataset.org.
• ISO/IEC TR 20547-5: Эталонная архитектура больших данных.
• Зачем нужен набор данных для обучения изображениям для компьютерного зрения?