Det første skridt i implementeringen af computer vision-baserede applikationer er at udvikle en dataindsamlingsstrategi. Data, der er nøjagtige, dynamiske og i betydelige mængder, skal indsamles, før yderligere trin, såsom mærkning og billedannotering, kan udføres. Selvom dataindsamling spiller en afgørende rolle i resultatet af computer vision-applikationer, overses den ofte.
Indsamlingen af computer vision-data bør være således, at den kan fungere præcist i en kompleks og dynamisk verden. Data, der nøjagtigt efterligner den foranderlige 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 nyligt offentliggjort rapport er indsamling af data blevet en betydelig hindring for computer vision-virksomheder. Mangel på tilstrækkelige data (44%) og dårlig datadækning (47%) var nogle af hovedårsagerne til datarelaterede komplikationer. Desuden mente 57% af respondenterne, at nogle af forsinkelserne i ML-træningen kunne være blevet afhjulpet, hvis datasættet indeholdt flere edge cases.
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 at få en højtydende CV-applikation eller et højtydende værktøj skal du træne algoritmen på fejlfri, forskelligartede, relevante 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 dataindsamling af visionsdata.
Selvom open source-datasæt kan opfylde 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 bruge en brugerdefineret dataindsamlingsteknik . Brugerdefinerede eller skræddersyede datasæt er lavet ud fra præcis den anvendelse, som din computervisionsmodel trives med, da de er skræddersyet 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 flere mærkede instanser dit datasæt har, desto 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 vigtig at overveje, når datasættets kvalitet bestemmes. At have flere variabler vil opveje ubalance i data og bidrage til at tilføre værdi til algoritmen.
Datadiversitet: En deep learning-model trives med datadiversitet og dynamik. For at sikre, at modellen ikke er forudindtaget eller inkonsekvent, skal man undgå at over- eller underrepræsentationere 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 inden for computer vision 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. Sociale medieapplikationer bruger ansigtsgenkendelse til at identificere og tagge brugere på fotos. CV-algoritmen matcher ansigtet på billeder med sin ansigtsprofildatabase.
Medicinsk billeddannelse: Medicinske billeddata til computervision spiller en vigtig rolle i levering af sundhedsydelser ved at automatisere kritiske opgaver såsom at detektere tumorer eller kræftfremkaldende hudlæsioner.
Detail- og e-handelsbranchen: E-handelsbranchen finder også computervisionsteknologi nyttig. De bruger en algoritme, der identificerer beklædningsgenstande og klassificerer dem nemt. Dette hjælper med at forbedre søgning og anbefalinger for en bedre brugeroplevelse.
Selvkørende biler: Computervision baner vejen for avancerede selvkørende køretøjer ved at forbedre deres evne til at forstå deres omgivelser. Computervision-softwaren modtager tusindvis af videooptagelser fra forskellige vinkler. De behandles og analyseres for at forstå vejskilte og registrere andre køretøjer, fodgængere, objekter og andre marginale scenarier.
Så hvad er det første skridt i at udvikle en avanceret, effektiv og pålidelig computer vision-løsning, der er trænet på ML-modeller?
Vi søger eksperter i dataindsamling og annotering, som kan levere AI-træningsdata af højeste kvalitet til computervision med eksperter inden for human-in-the-loop-annotering 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: Guide til start af AI-træningsdata: Definition, eksempel, datasæt ]
