Definiție
Colectarea datelor de imagine este procesul de colectare a seturilor de date vizuale pentru antrenarea sistemelor de viziune computerizată. Sursele includ camere, drone, sateliți și seturi de date publice.
Scop
Scopul este de a asigura că modelele au exemple diverse pentru învățarea tiparelor vizuale în diferite medii și cazuri de utilizare.
Importanță
- Critic pentru acuratețea modelului de viziune computerizată.
- Trebuie să includă iluminare variată, unghiuri și date demografice variate pentru a evita prejudecățile.
- Ridică probleme de confidențialitate și consimțământ atunci când se colectează imagini umane.
- Cerințe ridicate de depozitare și gestionare.
Cum funcționează
- Definiți obiectivele proiectului și nevoile de date.
- Colectați imagini prin intermediul senzorilor, API-urilor sau depozitelor.
- Organizați și etichetați metadatele pentru trasabilitate.
- Depozitați în siguranță pentru adnotări și instruire.
- Actualizați continuu seturile de date pentru relevanță.
Exemple (din lumea reală)
- ImageNet: set de date vizuale la scară largă pentru inteligență artificială.
- Set de date COCO: imagini colectate și adnotate pentru cercetare.
- Google Street View: imagini colectate cu ajutorul camerei pentru cartografiere și sarcini vizuale.
Referințe/Lecturi suplimentare
- Proiectul ImageNet — Princeton și Stanford.
- Set de date COCO — cocodataset.org.
- ISO/IEC TR 20547-5: Arhitectura de referință pentru Big Data.
- De ce este necesar un set de date de antrenament al imaginilor pentru Viziunea Artificială?
