Primul pas în implementarea aplicațiilor bazate pe computer viziune este dezvoltarea unei strategii de colectare a datelor. Datele care sunt precise, dinamice și în cantități considerabile trebuie asamblate înainte de pașii suplimentari, cum ar fi etichetarea și adnotare imagine, poate fi întreprinsă. Deși colectarea datelor joacă un rol critic în rezultatul aplicațiilor de viziune computerizată, aceasta este adesea trecută cu vederea.
colectarea datelor de viziune computerizată ar trebui să fie astfel încât să poată funcționa cu precizie într-o lume complexă și dinamică. Datele care imită cu exactitate lumea naturală în schimbare ar trebui folosite pentru a antrena sistemele ML.
Înainte de a afla despre calitățile obligatorii dintr-un set de date și de a explora metodele dovedite de creare a setului de date, să abordăm de ce și când a două elemente predominante ale colectării datelor.
Să începem cu „de ce”.
De ce este importantă colectarea de date de bună calitate pentru dezvoltarea aplicațiilor CV?
Potrivit unui raport recent publicat, colectarea datelor a devenit o piedică semnificativă pentru companiile de viziune computerizată. Lipsa datelor suficiente (44%) și acoperirea slabă a datelor (47%) au fost unele dintre principalele motive pentru complicațiile legate de date. În plus, 57% dintre respondenți au considerat că unele dintre întârzierile de instruire ML ar fi putut fi atenuate dacă setul de date conținea mai multe cazuri marginale.
Colectarea datelor este un pas critic în dezvoltarea instrumentelor bazate pe ML și CV. Este o colecție de evenimente trecute care sunt analizate pentru a identifica tipare recurente. Folosind aceste modele, sistemele ML pot fi antrenate pentru a dezvolta modele predictive foarte precise.
Modelele de CV predictive sunt la fel de bune ca datele pe care le antrenezi. Pentru o aplicație sau un instrument CV de înaltă performanță, trebuie să antrenați algoritmul fără erori, divers, relevant, imagini de înaltă calitate.
De ce este colectarea datelor o sarcină critică și provocatoare?
Colectarea unor cantități mari de date valoroase și de calitate pentru dezvoltarea aplicațiilor de viziune computerizată poate reprezenta o provocare atât pentru întreprinderile mari, cât și pentru cele mici.
Deci, ce fac companiile în general? Ei intră pentru aprovizionarea datelor pentru viziune de calcul.
În timp ce seturile de date open-source pot răspunde nevoilor dvs. imediate, ele pot fi, de asemenea, pline de inexactități, probleme legale și părtiniri. Nu există nicio garanție că setul de date va fi util sau potrivit pentru proiecte de viziune computerizată. Unele dezavantaje ale utilizării seturilor de date open source sunt următoarele:
- Calitatea imaginii și video din setul de date face ca datele să fie inutilizabile.
- Setul de date ar putea avea lipsă de diversitate
- Setul de date ar putea fi populat, dar lipsește etichetarea și adnotările precise, ceea ce duce la modele cu performanțe slabe.
- Ar putea exista constrângeri legale pe care setul de date le-ar putea ignora.
Aici, răspundem la a doua parte a întrebării noastre – „când
Când devine crearea de date personalizate strategia potrivită?
Atunci când metodele de colectare a datelor pe care le utilizați nu produc rezultatele dorite, trebuie să apelați la a colectare personalizată a datelor tehnică. Seturile de date personalizate sau personalizate sunt realizate în funcție de cazul de utilizare exact pe care modelul dvs. de viziune pe computer prosperă, deoarece sunt personalizate exact pentru instruirea AI.
Cu crearea de date personalizată, este posibil să eliminați părtinirea și să adăugați dinamism, calitate și densitate setului de date. Mai mult, puteți lua în considerare și cazurile marginale, ceea ce vă va permite să creați un model care să răspundă cu succes complexităților și impredictibilității lumii reale.
Elementele fundamentale ale colectării datelor personalizate
Acum, știm că soluția pentru nevoile dvs. de colectare a datelor ar putea fi crearea de seturi de date personalizate. Cu toate acestea, colectarea de cantități masive de imagini și videoclipuri interne ar putea fi o provocare majoră pentru majoritatea companiilor. Următoarea soluție ar fi externalizarea creării datelor către furnizori premium de colectare a datelor.
- Expertiză: Un expert în colectarea datelor are instrumentele, tehnicile și echipamentele specializate pentru a crea imagini și videoclipuri aliniate cu cerințele proiectului.
- Experienţă: Experți în crearea de date și servicii de adnotare ar trebui să fie capabil să adune date aliniate cu nevoile proiectului.
- Simulări: Deoarece colectarea datelor depinde de frecvența evenimentelor care urmează să fie capturate, țintirea evenimentelor care apar rar sau în scenarii marginale devine o provocare.
Pentru a atenua acest lucru, companiile cu experiență simulează sau creează artificial scenarii de antrenament. Aceste imagini simulate realist ajută la creșterea setului de date prin construirea de medii greu de găsit. - Conformitate: Atunci când colectarea setului de date este externalizată către furnizori de încredere, este mai ușor să se asigure respectarea conformității legale și a celor mai bune practici.
Evaluarea calității seturilor de date de instruire
Deși am stabilit elementele esențiale ale unui set de date ideal, să vorbim acum despre evaluarea calităților seturilor de date.
Suficiența datelor: Cu cât este mai mare numărul de instanțe etichetate pe care le are setul dvs. de date, cu atât este mai bun modelul.
Nu există un răspuns cert la cantitatea de date de care ai putea avea nevoie pentru proiectul tău. Cu toate acestea, cantitatea de date depinde de tipul și caracteristicile prezente în modelul dvs. Începeți încet procesul de colectare a datelor și creșteți cantitatea în funcție de complexitatea modelului.
Variabilitatea datelor: Pe lângă cantitate, variabilitatea datelor este, de asemenea, importantă de luat în considerare atunci când se determină calitatea setului de date. Având mai multe variabile, va anula dezechilibrul datelor și va ajuta la adăugarea de valoare algoritmului.
Diversitatea datelor: Un model de învățare profundă prosperă pe diversitatea datelor și dinamism. Pentru a vă asigura că modelul nu este părtinitor sau inconsecvent, evitați scenariile supra- sau sub-reprezentate.
De exemplu, să presupunem că un model este antrenat pentru a identifica imagini ale mașinilor și modelul a fost antrenat doar pe imaginile mașinii capturate în timpul zilei. În acest caz, va produce predicții inexacte atunci când este expus în timpul nopții.
Fiabilitatea datelor: Fiabilitatea și acuratețea depind de mai mulți factori, cum ar fi erorile umane datorate manualului etichetarea datelor, duplicarea datelor și atributele incorecte de etichetare a datelor.
Cazuri de utilizare a vederii computerizate
Conceptele de bază ale vederii computerizate sunt integrate cu învățarea automată pentru a oferi aplicații de zi cu zi și produse avansate. Unele dintre cele mai comune aplicații de viziune computerizată sunt
Recunoastere faciala: Aplicațiile de recunoaștere facială sunt un exemplu foarte comun de viziune computerizată. Utilizarea aplicațiilor de social media recunoastere faciala pentru a identifica și eticheta utilizatorii în fotografii. Algoritmul CV potrivește chipul din imagini cu baza de date a profilului facial.
Imagistica medicala: Imagistica medicala date pentru viziune computerizată joacă un rol major în furnizarea de asistență medicală prin automatizarea sarcinilor critice, cum ar fi detectarea tumorilor sau a leziunilor cutanate canceroase.
Industria comerțului cu amănuntul și e-commerce: Industria comerțului electronic găsește, de asemenea, utilă tehnologia computer vision. Ei folosesc un algoritm care identifică articolele vestimentare și le clasifică cu ușurință. Acest lucru ajută la îmbunătățirea căutării și a recomandărilor pentru o experiență mai bună a utilizatorului.
Mașini autonome: Viziunea computerizată deschide calea către avansat autovehicule autonome prin îmbunătățirea capacităților lor de a înțelege mediul lor. Software-ul CV este alimentat cu mii de capturi video din unghiuri diferite. Acestea sunt procesate și analizate pentru a înțelege semnele rutiere și pentru a detecta alte vehicule, pietoni, obiecte și alte scenarii marginale.
Deci, care este primul pas în dezvoltarea unui high-end, eficient și de încredere soluție de viziune computerizată instruită pe modele ML?
Căutarea experților în colectarea datelor și adnotări care pot oferi cea mai înaltă calitate Date de antrenament AI pentru viziune computerizată cu adnotatori experți umani în buclă pentru a asigura acuratețea.
Cu un set de date mare, divers și de înaltă calitate, vă puteți concentra pe antrenament, reglare, proiectare și implementare a următoarei soluții de viziune computerizată. Și, în mod ideal, partenerul dvs. de servicii de date ar trebui să fie Shaip, liderul industriei în furnizarea de servicii de viziune computerizată testate de la capăt la capăt pentru dezvoltarea aplicațiilor AI din lumea reală.
[Citește și: Ghid de inițiere a datelor de instruire AI: definiție, exemplu, seturi de date]
