Prvním krokem při zavádění aplikací založených na počítačovém vidění je vyvinout strategii sběru dat. Data, která jsou přesná, dynamická a ve značném množství, je třeba shromáždit před dalšími kroky, jako je označování a označování anotace obrázku, lze podniknout. Přestože sběr dat hraje zásadní roli ve výsledku aplikací počítačového vidění, je často přehlížen.
Projekt sběr dat počítačového vidění by měla být taková, aby byla schopna přesně fungovat ve složitém a dynamickém světě. Data, která přesně napodobují měnící se přírodní svět, by měla být použita k trénování systémů ML.
Než se dozvíme o nezbytných kvalitách datové sady a prozkoumáme osvědčené metody vytváření datové sady, pojďme se zabývat tím, proč a kdy dva převládající prvky sběru dat.
Začněme tím „proč“.
Proč je kvalitní sběr dat důležitý pro vývoj žádostí o životopis?
Podle nedávno zveřejněné zprávy sbírat data se stala významnou překážkou pro společnosti zabývající se počítačovým viděním. Nedostatek dostatečných údajů (44 %) a nedostatečné pokrytí daty (47 %) byly některé z hlavních důvodů komplikací souvisejících s údaji. Navíc, 57% respondentů se domnívalo, že některá zpoždění školení ML mohla být zmírněna, pokud by datový soubor obsahoval více okrajových případů.
Sběr dat je kritickým krokem ve vývoji nástrojů pro ML a CV. Je to soubor minulých událostí, které jsou analyzovány, aby se identifikovaly opakující se vzorce. Pomocí těchto vzorů lze systémy ML trénovat k vývoji vysoce přesných prediktivních modelů.
Prediktivní modely CV jsou jen tak dobré, jak dobré jsou data, na kterých je trénujete. Pro vysoce výkonnou CV aplikaci nebo nástroj musíte trénovat algoritmus na bezchybném, různorodém, relevantním, vysoce kvalitní obrázky.
Proč je sběr dat kritickým a náročným úkolem?
Shromažďování velkého množství cenných a kvalitních dat pro vývoj aplikací počítačového vidění může představovat výzvu pro velké i malé podniky.
Co tedy společnosti obecně dělají? Jdou do toho výpočetní zdroje dat vidění.
Zatímco open source datové sady mohou sloužit vašim okamžitým potřebám, mohou být také plné nepřesností, právních problémů a zaujatosti. Neexistuje žádná záruka, že soubor dat bude užitečný nebo vhodný pro projekty počítačového vidění. Některé nevýhody používání open source datových sad jsou následující:
- Kvalita obrazu a videa v datové sadě činí data nepoužitelnými.
- Datová sada může postrádat rozmanitost
- Soubor dat mohl být naplněn, ale postrádal přesné označení a anotace, což mělo za následek špatně fungující modely.
- Mohou existovat právní nátlaky, které by datový soubor mohl ignorovat.
Zde odpovídáme na druhou část naší otázky – „kdy
Kdy se tvorba dat na míru stává správnou strategií?
Když metody sběru dat, které používáte, nepřinášejí požadované výsledky, musíte se obrátit na a vlastní sběr dat technika. Vlastní nebo zakázkové datové sady jsou vytvořeny přesně podle případu použití, ve kterém se vašemu modelu počítačového vidění daří, protože jsou přizpůsobeny přesně pro trénink AI.
Díky vytváření dat na míru je možné eliminovat zkreslení a přidat datovým sadám dynamiku, kvalitu a hustotu. Kromě toho můžete také počítat s okrajovými případy, což vám umožní vytvořit model, který úspěšně vyhovuje složitosti a nepředvídatelnosti skutečného světa.
Základy vlastního sběru dat
Nyní víme, že řešením vašich potřeb shromažďování dat může být vytváření vlastních datových sad. Přesto by shromažďování obrovského množství obrázků a videí interně mohlo být pro většinu podniků velkou výzvou. Dalším řešením by bylo outsourcing vytváření dat prémiovým dodavatelům sběru dat.
- Odbornost: Odborník na shromažďování dat má specializované nástroje, techniky a vybavení k vytváření obrázků a videí v souladu s požadavky projektu.
- Zkušenost: Odborníci na služby tvorby dat a anotací by měl být schopen shromažďovat data v souladu s potřebami projektu.
- Simulace: Vzhledem k tomu, že shromažďování dat závisí na frekvenci událostí, které mají být zachyceny, stává se zacílení na události, které se vyskytují zřídka nebo v okrajových scénářích, výzvou.
Aby to zmírnily, zkušené společnosti simulují nebo uměle vytvářejí tréninkové scénáře. Tyto realisticky simulované obrázky pomáhají rozšířit datovou sadu vytvářením prostředí, která je těžké najít. - Dodržování: Když je shromažďování datových sad externě zajišťováno spolehlivými dodavateli, je snazší zajistit dodržování právních předpisů a osvědčených postupů.
Hodnocení kvality tréninkových datových sad
Zatímco jsme stanovili základy ideální datové sady, pojďme nyní mluvit o hodnocení kvalit datových sad.
Dostatek dat: Čím větší počet označených instancí má vaše datová sada, tím lepší je model.
Neexistuje žádná jednoznačná odpověď na množství dat, které byste mohli pro svůj projekt potřebovat. Množství dat však závisí na typu a funkcích přítomných ve vašem modelu. Proces shromažďování dat začněte pomalu a zvyšujte množství v závislosti na složitosti modelu.
Variabilita dat: Kromě kvantity je při určování kvality datového souboru důležité vzít v úvahu také variabilitu dat. Mít několik proměnných bude negovat nerovnováhu dat a pomůže při přidávání hodnoty do algoritmu.
Rozmanitost dat: Model hlubokého učení prospívá rozmanitosti a dynamice dat. Abyste zajistili, že model nebude zaujatý nebo nekonzistentní, vyhněte se scénářům nadměrného nebo nedostatečného zastoupení.
Např. předpokládejme, že model je trénován k identifikaci snímků aut a model byl trénován pouze na snímcích aut zachycených za denního světla. V takovém případě bude při expozici v noci poskytovat nepřesné předpovědi.
Spolehlivost dat: Spolehlivost a přesnost závisí na několika faktorech, jako jsou lidské chyby způsobené ručním ovládáním označení datduplikace dat a nepřesné atributy označování dat.
Případy použití počítačového vidění
Základní koncepty počítačového vidění jsou integrovány se strojovým učením a poskytují každodenní aplikace a pokročilé produkty. Některé z nejběžnějších aplikace počítačového vidění jsou
Rozpoznávání obličeje: Aplikace pro rozpoznávání obličeje jsou velmi běžným příkladem počítačového vidění. Používání aplikací sociálních médií Rozpoznávání obličeje k identifikaci a označení uživatelů na fotografiích. Algoritmus CV přiřazuje obličej na obrázcích k jeho databázi profilů obličeje.
Lékařské zobrazování: Lékařské zobrazování data pro počítačové vidění hraje hlavní roli v poskytování zdravotní péče automatizací kritických úkolů, jako je detekce nádorů nebo rakovinných kožních lézí.
Maloobchod a elektronický obchod: Odvětví elektronického obchodování také považuje technologii počítačového vidění za užitečnou. Používají algoritmus, který identifikuje položky oblečení a snadno je klasifikuje. To pomáhá zlepšit vyhledávání a doporučení pro lepší uživatelský dojem.
Autonomní auta: Počítačové vidění dláždí cestu pro pokročilé autonomní vozidla posílením jejich schopností porozumět svému prostředí. CV software je napájen tisíci videozáznamů z různých úhlů. Jsou zpracovávány a analyzovány, aby bylo možné porozumět dopravním značkám a detekovat další vozidla, chodce, předměty a další scénáře okrajových případů.
Jaký je tedy první krok k vývoji špičkového, efektivního a spolehlivého řešení počítačového vidění vyškolené na modelech ML?
Hledání expertů na sběr dat a anotací, kteří mohou poskytnout nejvyšší kvalitu Tréninková data AI pro počítačové vidění s odbornými anotátory typu human-in-the-loop pro zajištění přesnosti.
S velkým, rozmanitým a vysoce kvalitním datovým souborem se můžete soustředit na školení, ladění, navrhování a nasazení dalšího velkého řešení počítačového vidění. A v ideálním případě by vaším partnerem pro datové služby měl být Shaip, lídr v oboru poskytování komplexních testovaných služeb počítačového vidění pro vývoj aplikací umělé inteligence v reálném světě.
[Přečtěte si také: Úvodní příručka AI Training Data: Definice, příklad, datové sady]
