Det første skridt i implementeringen af computervision-baserede applikationer er at udvikle en dataindsamlingsstrategi. Data, der er nøjagtige, dynamiske og i betydelige mængder, skal samles før yderligere trin, såsom mærkning og billedanmærkning, kan udføres. Selvom dataindsamling spiller en afgørende rolle for resultatet af computervisionsapplikationer, overses det ofte.
dataindsamling af computersyn skal være sådan, at den er i stand til at fungere præcist i en kompleks og dynamisk verden. Data, der nøjagtigt efterligner den skiftende naturlige verden, bør bruges til at træne ML-systemer.
Før vi lærer om de uundværlige kvaliteter i et datasæt og udforsker de gennemprøvede metoder til oprettelse af datasæt, lad os tage fat på hvorfor og hvornår af to fremherskende elementer i dataindsamling.
Lad os begynde med "hvorfor".
Hvorfor er dataindsamling af god kvalitet vigtig for at udvikle CV-ansøgninger?
Ifølge en nylig offentliggjort rapport, indsamle data er blevet en væsentlig hindring for computervisionsvirksomheder. Mangel på tilstrækkelige data (44 %) og dårlig datadækning (47 %) var nogle af de vigtigste årsager til data-relaterede komplikationer. I øvrigt, 57 % af respondenterne mente, at nogle af forsinkelserne i ML-træningen kunne være blevet afhjulpet, hvis datasættet indeholdt flere kantcases.
Dataindsamling er et kritisk skridt i udviklingen af ML- og CV-baserede værktøjer. Det er en samling af tidligere begivenheder, der analyseres for at identificere tilbagevendende mønstre. Ved at bruge disse mønstre kan ML-systemerne trænes til at udvikle meget nøjagtige prædiktive modeller.
Prædiktive CV-modeller er kun så gode som de data, du træner dem på. For en højtydende CV ansøgning eller værktøj skal du træne algoritmen på fejlfri, mangfoldig, relevant, billeder af høj kvalitet.
Hvorfor er dataindsamling en kritisk og udfordrende opgave?
Indsamling af store mængder værdifulde og kvalitetsdata til udvikling af computervisionsapplikationer kan udgøre en udfordring for både store og små virksomheder.
Så hvad gør virksomheder generelt? De går ind for computing vision data sourcing.
Mens open source-datasæt kan tjene dine umiddelbare behov, kan de også være fyldt med unøjagtigheder, juridiske problemer og bias. Der er ingen garanti for, at datasættet vil være nyttigt eller egnet til computer vision projekter. Nogle ulemper ved at bruge open source-datasæt er som følger:
- Billed- og videokvaliteten i datasættet gør dataene ubrugelige.
- Datasættet kunne mangle mangfoldighed
- Datasættet kunne udfyldes, men det mangler nøjagtig mærkning og annotering, hvilket resulterer i dårligt ydende modeller.
- Der kan være juridiske tvang, som datasættet kan ignorere.
Her besvarer vi anden del af vores spørgsmål – 'hvornår
Hvornår bliver skræddersyet dataskabelse den rigtige strategi?
Når de dataindsamlingsmetoder, du anvender, ikke giver de ønskede resultater, skal du vende dig til a tilpasset dataindsamling teknik. Skræddersyede eller skræddersyede datasæt er lavet af det nøjagtige anvendelsestilfælde, som din computervisionsmodel trives med, da de er tilpasset præcist til AI-træning.
Med skræddersyet dataoprettelse er det muligt at eliminere bias og tilføje dynamik, kvalitet og tæthed til datasættene. Derudover kan du også redegøre for kantsager, som giver dig mulighed for at skabe en model, der med succes tager højde for kompleksiteten og uforudsigeligheden i den virkelige verden.
Grundlæggende om tilpasset dataindsamling
Nu ved vi, at løsningen på dine behov for dataindsamling kunne være at oprette tilpassede datasæt. Alligevel kan det være en stor udfordring for de fleste virksomheder at indsamle enorme mængder af billeder og videoer internt. Den næste løsning ville være at outsource dataoprettelse til premium dataindsamlingsleverandører.
- Ekspertise: En dataindsamlingsekspert har de specialiserede værktøjer, teknikker og udstyr til at skabe billeder og videoer tilpasset projektets krav.
- Erfaring: Eksperter i dataoprettelse og annoteringstjenester skal kunne indsamle data tilpasset projektets behov.
- Simuleringer: Da dataindsamling afhænger af hyppigheden af hændelser, der skal fanges, bliver målretning af hændelser, der forekommer sjældent eller i edge-case scenarier, en udfordring.
For at afbøde dette, simulerer eller skaber erfarne virksomheder træningsscenarier. Disse realistisk simulerede billeder hjælper med at udvide datasættet ved at konstruere miljøer, der er svære at finde. - Overholdelse: Når datasætindsamling outsources til pålidelige leverandører, er det lettere at sikre overholdelse af lovoverholdelse og bedste praksis.
Evaluering af kvaliteten af træningsdatasæt
Mens vi har etableret det væsentlige ved et ideelt datasæt, lad os nu tale om evaluering af datasæts kvaliteter.
Datatilstrækkelighed: Jo større antal mærkede forekomster dit datasæt har, jo bedre er modellen.
Der er ikke noget entydigt svar på mængden af data, du måtte have brug for til dit projekt. Datamængden afhænger dog af typen og funktionerne i din model. Start dataindsamlingsprocessen langsomt, og øg mængden afhængigt af modellens kompleksitet.
Datavariabilitet: Ud over kvantitet er datavariabilitet også vigtigt at overveje, når datasættets kvalitet skal bestemmes. At have flere variabler vil ophæve dataubalance og hjælpe med at tilføje værdi til algoritmen.
Datamangfoldighed: En dyb læringsmodel trives med datadiversitet og dynamik. For at sikre, at modellen ikke er partisk eller inkonsekvent, skal du undgå over- eller underrepræsenterende scenarier.
Antag f.eks., at en model bliver trænet til at identificere billeder af biler, og at modellen kun er blevet trænet på bilbilleder taget i dagslys. I så fald vil det give unøjagtige forudsigelser, når det udsættes i løbet af natten.
Datapålidelighed: Pålidelighed og nøjagtighed afhænger af flere faktorer, såsom menneskelige fejl på grund af manuel datamærkning, duplikering af data og unøjagtige datamærkningsattributter.
Brugstilfælde af computersyn
Kernekoncepterne for computervision er integreret med maskinlæring for at levere hverdagsapplikationer og avancerede produkter. Nogle af de mest almindelige computer vision applikationer er
Ansigtsgenkendelse: Ansigtsgenkendelsesapplikationer er et meget almindeligt eksempel på computersyn. Brug af applikationer til sociale medier ansigtsgenkendelse at identificere og tagge brugere på billeder. CV-algoritmen matcher ansigtet i billeder til dets ansigtsprofildatabase.
Medicinsk billeddannelse: Medicinsk billeddannelse data til computersyn spiller en stor rolle i leveringen af sundhedsydelser ved at automatisere kritiske opgaver såsom at opdage tumorer eller kræfthudlæsioner.
Detail- og e-handelsbranche: E-handelsindustrien finder også computersynsteknologi nyttig. De bruger en algoritme, der identificerer beklædningsgenstande og klassificerer dem nemt. Dette hjælper med at forbedre søgning og anbefalinger for en bedre brugeroplevelse.
Autonome biler: Computervision baner vejen for avanceret autonome køretøjer ved at forbedre deres evner til at forstå deres omgivelser. CV-softwaren er fodret med tusindvis af videooptagelser fra forskellige vinkler. De behandles og analyseres for at forstå vejskilte og detektere andre køretøjer, fodgængere, genstande og andre kant-case scenarier.
Så hvad er det første skridt i at udvikle en avanceret, effektiv og pålidelig computervisionsløsning trænet på ML-modeller?
Opsøger eksperter til dataindsamling og annoteringseksperter, der kan levere den højeste kvalitet AI træningsdata til computersyn med ekspert-annotatorer for at sikre nøjagtighed.
Med et stort, mangfoldigt datasæt af høj kvalitet kan du fokusere på træning, tuning, design og implementering af den næste store computervisionsløsning. Og ideelt set bør din dataservicepartner være Shaip, branchens førende inden for levering af end-to-end-testede computervisionstjenester til udvikling af AI-applikationer i den virkelige verden.
[Læs også: AI Training Data Starter Guide: Definition, Eksempel, Datasæt]
