Computer Vision (CV) er en nicheundergruppe af kunstig intelligens, der bygger bro mellem science fiction og virkelighed. Romaner, film og lyddramaer fra det forrige århundrede indeholdt fængslende sagaer om maskiner, der så deres omgivelser, som mennesker ville gøre, og interagerede med dem. Men i dag er alt dette en realitet takket være CV-modeller.
Hvad enten det drejer sig om en simpel opgave som at låse din smartphone op via ansigtsgenkendelse eller en kompleks use case med diagnosticering af maskiner i Industri 4.0-miljøer, ændrer computer vision spillet med hensyn til at omkalibrere konventionelle driftsmetoder. Det baner vejen for pålidelighed, hurtig konfliktløsning og detaljeret rapportering på tværs af dets use cases.
Men hvor præcise og nøjagtige resultaterne af en CV-model er kogt ned til kvaliteten af dens træningsdata. Lad os dissekere dette lidt mere.
AI-træningsdatakvalitet er direkte proportional med CV-modellers output
Hos Shaip har vi gentaget vigtigheden og kritiskheden af kvalitetsdatasæt i træningen af AI-modeller. Når det kommer til nicheapplikationer, der involverer computer vision, især mennesker, bliver det endnu mere afgørende.
Mangfoldighed i datasæt er afgørende for at sikre, at computersynsmodeller fungerer på samme måde globalt og ikke udviser bias eller uretfærdige resultater for specifikke racer, køn, geografi eller andre faktorer på grund af manglen på datasæt, der er tilgængelige til træning.
For yderligere at nedbryde vigtigheden af diversitet hos mennesker i træning af CV-modeller , er her overbevisende grunde.
- For at forhindre historisk skævhed og forbedre retfærdighed i behandlingen af mennesker uden nogen form for diskrimination eller skævhed
- For den robuste ydeevne af modeller for at sikre, at computersyn fungerer perfekt, selv for billeder med mat belysning, dårlig kontrast, forskellige ansigtsudtryk og mere
- At fremme en inkluderende funktionalitet af modellen for mennesker med forskellige livsstils- og udseendevalg
- For at undgå juridisk skade eller skade på omdømme som følge af konsekvenser såsom fejlidentifikation
- For at forbedre ansvarligheden i AI-drevet beslutningstagning og mere
Hvordan man opnår mangfoldighed ved at finde menneskelige ansigter til computervisionsmodeller
Bias i træningsdata opstår ofte på grund af medfødte faktorer eller på grund af manglende tilgængelighed af repræsentative data på tværs af geografi, race og etnicitet. Der findes dog dokumenterede strategier til at mindske bias og sikre retfærdighed i AI-træningsdatasæt . Lad os se på de sikre måder at opnå dette på.
Planlagt dataindsamling
Enhver computer vision- model har et problem, den er bygget til at løse, eller et formål, den er designet til at tjene. Identifikationen af dette vil give dig indsigt i, hvem de ultimative målgrupper er. Når du klassificerer dem i forskellige personaer, vil du have en liste med tips til at forstå dataindsamlingsstrategier.
Når du har identificeret dine behov, kan du beslutte, om du foretrækker offentlige databaser eller outsourcer disse til eksperter som Shaip, der på en etisk korrekt måde vil fremskaffe AI-træningsdata af høj kvalitet til dine behov.
Udnyt de forskellige typer indkøbsteknikker
Menneskelig mangfoldighed i datasæt kan yderligere opnås ved at udnytte de forskellige typer af data-sourcing-metoder. Vi vil gøre denne tilgang lettere for dig ved at liste dem ud:
Enkeltbillede datasæt
Hvor et fremadvendt billede af en person er kompileret og kommenteret for demografi, alder, etnicitet, udtryk og mere
Multi-billede datasæt
Involverer flere profilbilleder af det samme individ fra forskellige vinkler og følelser. Dette er et mere omfattende datasæt, der indeholder et utal af identifikationspunkter, så du kan bruge dem til forskellige brugssager.
Videodatasæt
med videoer af enkeltpersoner, der udfører specifikke handlinger. Dette er ideelt til brug i sundhedsapplikationer, hvor mHealth-moduler kan hjælpe med at opdage og vejlede patienter til de rigtige sundhedseksperter eller give foreløbige forslag.
Dataforøgelse
For nicheindustrier, hvor det er en kedelig udfordring at skaffe forskellige menneskelige datasæt på ansvarlig vis, er dataforøgelse en ideel alternativ løsning. Gennem teknikker som syntetisk datagenerering kan nye og forskelligartede menneskelige billeder genereres med eksisterende datasæt som referencer. Selvom dette involverer specifikke og lufttætte instruktioner til at træne modeller, er det en god strategi at øge din træningsdatamængde.
Datakurering
Selvom indkøb af kvalitetsbilleder er et aspekt, kan raffinering af eksisterende data også påvirke resultaterne positivt og optimere modeltræning. Dette kan gøres ved hjælp af simple teknikker som:
- Strenge kvalitetskontrolforanstaltninger, herunder frafiltrering af billeder i lav kvalitet, data, der er svære at mærke, og lignende
- Lufttætte annoteringsstrategier til at vise så meget information som muligt i et billede
- Involver specialister og mennesker i løkken for at sikre præcision i datakvalitet og mere
Vejen frem
Datadiversitet er en gennemprøvet tilgang til at forbedre computer vision-modeller. Mens ikke-menneskelige billeder kan fremskaffes på forskellige måder, kræver datasæt af mennesker et afgørende aspekt kaldet samtykke. Det er her, etisk og ansvarlig kunstig intelligens også kommer ind i billedet.
Derfor anbefaler vi at overlade de vanskelige trin med at sikre menneskelig diversitet i datasæt til os. Med årtiers ekspertise og erfaring på dette område er vores kilder mangfoldige, teknikkerne mesterlige, og domæneviden er dybdegående.
Kontakt os i dag for at finde ud af, hvordan vi kan supplere dine computer vision- mål og træningsbehov.
