Wizja komputerowa (CV) to niszowy podzbiór sztucznej inteligencji, który łączy science fiction z rzeczywistością. Powieści, filmy i słuchowiska z poprzedniego stulecia zawierały fascynujące sagi maszyn widzących swoje otoczenie tak, jak robią to ludzie, i wchodzących z nim w interakcje. Ale dziś wszystko to jest rzeczywistością dzięki Modele CV.
Niezależnie od tego, czy jest to proste zadanie, takie jak odblokowanie smartfona za pomocą rozpoznawania twarzy, czy złożony przypadek użycia, jakim jest diagnostyka maszyn w środowiskach Przemysłu 4.0, wizja komputerowa zmienia zasady gry pod względem ponownej kalibracji konwencjonalnych metodologii operacyjnych. Toruje drogę niezawodności, szybkiemu rozwiązywaniu konfliktów i szczegółowemu raportowaniu w różnych przypadkach użycia.
Jednak to, jak precyzyjne i dokładne są wyniki modelu CV, sprowadza się do jakości danych treningowych. Przyjrzyjmy się temu bliżej.
Jakość danych szkoleniowych AI jest wprost proporcjonalna do wyników modeli CV
At Szaip, powtarzaliśmy znaczenie i krytyczność wysokiej jakości zestawów danych w trenowaniu modeli AI. Jeśli chodzi o niszowe aplikacje obejmujące widzenie komputerowe, w szczególności ludzi, staje się to tym bardziej kluczowe.
Różnorodność zestawów danych jest niezbędna, aby mieć pewność, że modele przetwarzania obrazu działają w ten sam sposób na całym świecie i nie powodują stronniczych lub niesprawiedliwych wyników dla określonych ras, płci, obszarów geograficznych lub innych czynników ze względu na brak zestawów danych dostępnych na potrzeby szkolenia.
Aby jeszcze bardziej zobrazować znaczenie różnorodności wśród ludzi w trakcie szkolenia Modele CVOto przekonujące powody.
- Aby zapobiegać stronniczości historycznej i zwiększyć uczciwość w przetwarzaniu danych osobowych bez jakiejkolwiek dyskryminacji lub stronniczości
- Aby zapewnić solidną wydajność modeli, komputerowa wizja działa doskonale nawet w przypadku obrazów o słabym oświetleniu, słabym kontraście, różnych wyrazach twarzy i nie tylko
- Wspieranie inkluzywnej funkcjonalności modelu dla osób o różnych preferencjach co do stylu życia i wyglądu
- Aby uniknąć szkód prawnych lub reputacyjnych wynikających z takich konsekwencji, jak błędna identyfikacja
- Aby zwiększyć odpowiedzialność w podejmowaniu decyzji opartych na sztucznej inteligencji i nie tylko
Jak osiągnąć różnorodność w pozyskiwaniu ludzkich twarzy do modeli widzenia komputerowego
Błąd w danych treningowych często występuje z powodu czynników wrodzonych lub z powodu braku dostępności danych reprezentacyjnych z różnych obszarów geograficznych, ras i grup etnicznych. Istnieją jednak sprawdzone strategie łagodzenia stronniczości i zapewniania uczciwości w Zbiory danych szkoleniowe AIPrzyjrzyjmy się sprawdzonym sposobom osiągnięcia tego celu.
Planowane zbieranie danych
Każdy wizja komputerowa model ma problem, który został stworzony do rozwiązania lub cel, któremu ma służyć. Identyfikacja tego da ci wgląd w to, kim są ostateczne grupy docelowe. Kiedy klasyfikujesz ich do różnych person, będziesz mieć ściągę wskazówek, aby zrozumieć strategie zbierania danych.
Po zidentyfikowaniu możesz zdecydować, czy wolisz bazy danych publiczne, czy zlecić to zadanie ekspertom, takim jak Shaip, którzy w sposób etyczny pozyskają wysokiej jakości dane. Dane treningowe AI do twoich wymagań.
Wykorzystaj różne rodzaje technik pozyskiwania
Różnorodność ludzi w zestawach danych można osiągnąć jeszcze bardziej, wykorzystując różne rodzaje metodologii pozyskiwania danych. Uprościmy to podejście, wymieniając je:
Zestawy danych pojedynczych obrazów
Kiedy obraz osoby z przodu jest kompilowany i opatrywany adnotacjami dotyczącymi danych demograficznych, wieku, pochodzenia etnicznego, wyrazu twarzy i innych
Zestawy danych wieloobrazowych
Obejmujące wiele ujęć profilowych tej samej osoby z różnych kątów i emocji. To bardziej kompleksowy zestaw danych zawierający niezliczoną liczbę punktów identyfikacyjnych, umożliwiający ich wykorzystanie w różnych przypadkach użycia.
Zbiory danych wideo
zawierające filmy przedstawiające osoby wykonujące określone czynności. Jest to idealne rozwiązanie do zastosowań w opiece zdrowotnej, w których moduły mHealth mogą pomóc w wykrywaniu i kierowaniu pacjentów do odpowiednich ekspertów w dziedzinie opieki zdrowotnej lub oferować wstępne sugestie.
Rozszerzanie danych
W przypadku niszowych branż, w których odpowiedzialne pozyskiwanie zróżnicowanych zestawów danych ludzkich jest żmudnym wyzwaniem, augmentacja danych jest idealnym alternatywnym rozwiązaniem. Dzięki takim technikom, jak generowanie syntetycznych danych, można generować nowe i zróżnicowane obrazy ludzi, korzystając z istniejących zestawów danych jako odniesień. Chociaż wymaga to konkretnych i szczelnych instrukcji dotyczących trenowania modeli, jest to dobra strategia zwiększania objętości danych treningowych.
Kuracja danych
Podczas gdy pozyskiwanie obrazów wysokiej jakości jest jednym aspektem, udoskonalanie istniejących danych może również pozytywnie wpłynąć na wyniki i zoptymalizować szkolenie modelu. Można to zrobić za pomocą prostych technik, takich jak:
- Surowe środki kontroli jakości obejmujące filtrowanie obrazów o niskiej jakości, danych trudnych do oznaczenia i podobnych
- Strategie hermetycznych adnotacji, które pozwalają umieścić na obrazie jak najwięcej informacji
- Zaangażuj specjalistów i ludzi, aby zapewnić precyzję w jakości danych i nie tylko
Way Forward
Różnorodność danych jest sprawdzonym podejściem do ulepszania modeli wizji komputerowej. Podczas gdy obrazy niebędące obrazami ludzkimi mogą być pozyskiwane na różne sposoby, zbiory danych dotyczące ludzi wymagają kluczowego aspektu zwanego zgodą. To właśnie tutaj etyczna i odpowiedzialna sztuczna inteligencja wkracza do akcji.
Dlatego zalecamy pominięcie trudnych kroków, jakimi są zapewnienie różnorodność ludzka w zestawach danych do nas. Dzięki dziesięcioleciom doświadczenia i wiedzy specjalistycznej w tej dziedzinie, nasze źródła są różnorodne, techniki mistrzowskie, a wiedza domenowa dogłębna.
Skontaktuj się z nami dziś, aby dowiedzieć się, jak możemy uzupełnić Twoje wizja komputerowa cele i wymagania szkoleniowe.
