Первым шагом в развертывании приложений на основе компьютерного зрения является разработка стратегии сбора данных. Данные, которые являются точными, динамичными и в значительных количествах, должны быть собраны перед дальнейшими шагами, такими как маркировка и аннотация изображения, можно предпринять. Хотя сбор данных играет решающую роль в результатах приложений компьютерного зрения, его часто упускают из виду.
Ассоциация сбор данных компьютерного зрения должен быть таким, чтобы он мог точно работать в сложном и динамичном мире. Данные, которые точно имитируют меняющийся природный мир, должны использоваться для обучения систем машинного обучения.
Прежде чем мы узнаем об обязательных качествах набора данных и изучим проверенные методы создания набора данных, давайте рассмотрим, почему и когда используются два основных элемента сбора данных.
Начнем с «почему».
Почему сбор качественных данных важен для разработки CV-приложений?
Согласно недавно опубликованному отчету, сбор данных стало серьезным препятствием для компаний, занимающихся компьютерным зрением. Отсутствие достаточного количества данных (44%) и плохой охват данных (47%) были одними из основных причин осложнений, связанных с данными. Более того, 57% респондентов считают, что некоторые задержки обучения ML можно было бы уменьшить, если бы набор данных содержал больше пограничных случаев.
Сбор данных — важный шаг в разработке инструментов на основе ML и CV. Это набор прошлых событий, которые анализируются для выявления повторяющихся закономерностей. Используя эти шаблоны, системы машинного обучения можно обучить разработке высокоточных прогностических моделей.
Прогнозные CV-модели хороши настолько, насколько хороши данные, на которых вы их обучаете. Для высокопроизводительного приложения или инструмента CV вам необходимо обучить алгоритм безошибочным, разнообразным, релевантным, высокое качество изображения.
Почему сбор данных является критической и сложной задачей?
Сбор больших объемов ценных и качественных данных для разработки приложений компьютерного зрения может стать проблемой как для крупных, так и для малых предприятий.
Итак, что обычно делают компании? Они занимаются поиск данных компьютерного зрения.
Хотя наборы данных с открытым исходным кодом могут удовлетворить ваши насущные потребности, они также могут быть пронизаны неточностями, юридическими проблемами и предвзятостью. Нет никакой гарантии, что набор данных будет полезен или подойдёт для проекты компьютерного зрения. Некоторые недостатки использования наборов данных с открытым исходным кодом заключаются в следующем:
- Качество изображения и видео в наборе данных делает данные непригодными для использования.
- Набору данных может не хватать разнообразия
- Набор данных может быть заполнен, но ему не хватает точной маркировки и аннотаций, что приводит к неэффективным моделям.
- Могут быть юридические принуждения, которые набор данных может игнорировать.
Здесь мы отвечаем на вторую часть нашего вопроса – «когда
Когда создание данных на заказ становится правильной стратегией?
Когда используемые вами методы сбора данных не дают желаемых результатов, вам необходимо обратиться к a сбор пользовательских данных техника. Пользовательские или индивидуальные наборы данных создаются для точного варианта использования, в котором процветает ваша модель компьютерного зрения, поскольку они настроены именно для обучения ИИ.
Благодаря созданию данных на заказ можно устранить систематическую ошибку и добавить динамичности, качества и плотности наборам данных. Кроме того, вы также можете учитывать крайние случаи, что позволит вам создать модель, которая успешно учитывает сложности и непредсказуемость реального мира.
Основы сбора пользовательских данных
Теперь мы знаем, что решением ваших потребностей в сборе данных может быть создание пользовательских наборов данных. Тем не менее, сбор большого количества изображений и видео внутри компании может стать серьезной проблемой для большинства компаний. Следующим решением будет аутсорсинг создания данных поставщикам сбора данных премиум-класса.
- Экспертиза: Эксперт по сбору данных имеет специализированные инструменты, методы и оборудование для создания изображений и видео в соответствии с требованиями проекта.
- Опыт: Специалисты по созданию данных и аннотации должны иметь возможность собирать данные, соответствующие потребностям проекта.
- Моделирование: Поскольку сбор данных зависит от частоты регистрируемых событий, нацеливание на события, которые происходят нечасто или в крайних случаях, становится проблемой.
Чтобы смягчить это, опытные компании моделируют или искусственно создают сценарии обучения. Эти реалистично смоделированные изображения помогают дополнить набор данных, создавая среды, которые трудно найти. - Юридические вопросы: Когда сбор наборов данных передается на аутсорсинг надежным поставщикам, легче обеспечить соблюдение правовых норм и лучших практик.
Оценка качества обучающих наборов данных
Хотя мы установили основы идеального набора данных, давайте теперь поговорим об оценке качества наборов данных.
Достаточность данных: Чем больше число помеченных экземпляров в вашем наборе данных, тем лучше модель.
Нет однозначного ответа на вопрос, какой объем данных вам может понадобиться для вашего проекта. Однако количество данных зависит от типа и функций, присутствующих в вашей модели. Начните процесс сбора данных медленно и увеличивайте количество в зависимости от сложности модели.
Изменчивость данных: Помимо количества, при определении качества набора данных также важно учитывать изменчивость данных. Наличие нескольких переменных сведет на нет дисбаланс данных и поможет повысить ценность алгоритма.
Разнообразие данных: Модель глубокого обучения процветает благодаря разнообразию данных и динамизму. Чтобы гарантировать, что модель не будет предвзятой или непоследовательной, избегайте чрезмерного или недостаточного представления сценариев.
Например, предположим, что модель обучается распознавать изображения автомобилей, а модель обучалась только на изображениях автомобилей, снятых при дневном свете. В этом случае он даст неточные прогнозы при воздействии в ночное время.
Надежность данных: Надежность и точность зависят от нескольких факторов, таких как человеческие ошибки из-за ручного маркировка данных, дублирование данных и неточные атрибуты маркировки данных.
Варианты использования компьютерного зрения
Основные концепции компьютерного зрения интегрированы с машинным обучением для предоставления повседневных приложений и передовых продуктов. Некоторые из наиболее распространенных приложения компьютерного зрения Он
Распознавание лиц: Приложения для распознавания лиц — очень распространенный пример компьютерного зрения. Использование приложений социальных сетей распознавания лиц для идентификации и пометки пользователей на фотографиях. Алгоритм CV сопоставляет лицо на изображениях со своей базой данных профиля лица.
Медицинская визуализация: Медицинская визуализация данные для компьютерного зрения играет важную роль в оказании медицинской помощи, автоматизируя важные задачи, такие как обнаружение опухолей или раковых поражений кожи.
Розничная торговля и электронная коммерция: Индустрия электронной коммерции также находит полезной технологию компьютерного зрения. Они используют алгоритм, который идентифицирует предметы одежды и легко их классифицирует. Это помогает улучшить поиск и рекомендации для большего удобства пользователей.
Автономные автомобили: Компьютерное зрение прокладывает путь к продвинутым автономные транспортные средства повышая их способность понимать окружающую их среду. Программное обеспечение CV содержит тысячи видеозаписей с разных ракурсов. Они обрабатываются и анализируются для понимания дорожных знаков и обнаружения других транспортных средств, пешеходов, объектов и других крайних сценариев.
Итак, каков первый шаг в разработке высококачественного, эффективного и надежного решение для компьютерного зрения, обученное на моделях машинного обучения?
Поиск экспертов по сбору данных и аннотации, которые могут обеспечить высочайшее качество Данные обучения ИИ для компьютерного зрения с опытными комментаторами «человек в цикле» для обеспечения точности.
Имея большой, разнообразный и высококачественный набор данных, вы можете сосредоточиться на обучении, настройке, проектировании и развертывании следующего крупного решения для компьютерного зрения. И в идеале вашим партнером по обслуживанию данных должен быть Shaip, лидер отрасли в предоставлении комплексных проверенных услуг компьютерного зрения для разработки реальных приложений искусственного интеллекта.
[Также Читайте: Начальное руководство по данным для обучения ИИ: определение, пример, наборы данных]
