Первым шагом при внедрении приложений на основе компьютерного зрения является разработка стратегии сбора данных. Перед тем, как приступить к дальнейшим шагам, таким как маркировка и аннотирование изображений, необходимо собрать точные, динамичные и значительные объемы данных . Хотя сбор данных играет решающую роль в результатах работы приложений компьютерного зрения, ему часто уделяется недостаточно внимания.
Сбор данных для компьютерного зрения должен быть таким, чтобы система могла точно работать в сложном и динамичном мире. Для обучения систем машинного обучения следует использовать данные, которые точно имитируют изменяющийся природный мир.
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 стал серьезным препятствием для компаний, занимающихся компьютерным зрением. Недостаток данных (44%) и плохое покрытие данных (47%) были одними из основных причин проблем, связанных с данными. Кроме того, 57% респондентов считают, что некоторые задержки в обучении машинного обучения можно было бы уменьшить, если бы набор данных содержал больше граничных 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.
Эффективность моделей компьютерного зрения, основанных на прогнозировании, зависит от качества обучающих данных. Для создания высокопроизводительного приложения или инструмента компьютерного зрения необходимо обучать алгоритм на безупречных, разнообразных, релевантных и высококачественных изображениях.
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 же обычно делают компании? Они прибегают к вычислительным системам обработки данных для компьютерного зрения.
Хотя открытые наборы данных могут удовлетворить ваши непосредственные потребности, они также могут быть полны неточностей, юридических проблем и предвзятости. Нет никакой гарантии, что набор данных будет полезен или пригоден для проектов в области компьютерного зрения . К недостаткам использования открытых наборов данных относятся следующие:
- 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?
Если используемые вами методы сбора данных не дают желаемых результатов, вам необходимо обратиться к специально разработанным методам сбора данных . Специальные или индивидуально созданные наборы данных разрабатываются с учетом конкретных задач, для которых предназначена ваша модель компьютерного зрения, поскольку они точно адаптированы 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 размеченных 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 позволит избежать дисбаланса данных и повысит эффективность алгоритма.
Разнообразие данных: Модель глубокого обучения процветает благодаря разнообразию и динамике данных. Чтобы гарантировать, что модель не будет предвзятой или непоследовательной, следует избегать 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, возникающие из-за ручной разметки данных , дублирование данных и неточные атрибуты разметки данных.
Варианты использования компьютерного зрения
Основные концепции компьютерного зрения интегрированы с машинным обучением для создания повседневных приложений и передовых продуктов. Вот некоторые из наиболее распространенных приложений компьютерного зрения:
Распознавание лиц: Приложения для распознавания лиц — очень распространенный пример компьютерного зрения. Приложения социальных сетей используют распознавание лиц для идентификации и пометки пользователей на фотографиях. Алгоритм компьютерного зрения сопоставляет лицо на изображениях со своей базой данных лицевых профилей.
Медицинская визуализация: Данные медицинской визуализации для компьютерного зрения играют важную роль в оказании медицинской помощи, автоматизируя критически важные задачи, такие как обнаружение опухолей или раковых поражений кожи.
Розничная торговля и электронная коммерция: В индустрии электронной коммерции также находят полезными технологии компьютерного зрения. Они используют алгоритмы, которые легко идентифицируют и классифицируют предметы одежды. Это помогает улучшить поиск и рекомендации для повышения удобства использования.
Автономные автомобили: Компьютерное зрение прокладывает путь к созданию передовых автономных транспортных средств , расширяя их возможности по пониманию окружающей среды. Программное обеспечение для компьютерного зрения получает на вход тысячи видеозаписей, снятых с разных ракурсов. Они обрабатываются и анализируются для распознавания дорожных знаков, обнаружения других транспортных средств, пешеходов, объектов и других нестандартных ситуаций.
Итак, каков первый шаг в разработке высокоэффективного и надежного решения для компьютерного зрения, обученного на моделях машинного обучения?
Ищем экспертов по сбору и аннотированию данных, способных предоставить высококачественные обучающие данные для ИИ в области компьютерного зрения, с привлечением опытных аннотаторов 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: Руководство для начинающих по обучающим данным для ИИ: определение, примеры, наборы данных ]
