Pierwszym krokiem we wdrażaniu aplikacji opartych na wizji komputerowej jest opracowanie strategii gromadzenia danych. Dane, które są dokładne, dynamiczne i występują w znacznych ilościach, muszą zostać zebrane przed dalszymi krokami, takimi jak etykietowanie i adnotacja obrazu, można podjąć. Chociaż gromadzenie danych odgrywa kluczową rolę w wynikach aplikacji wizyjnych, jest często pomijane.
Połączenia gromadzenie danych widzenia komputerowego powinna być taka, aby była zdolna do dokładnego działania w złożonym i dynamicznym świecie. Dane, które dokładnie naśladują zmieniający się świat przyrody, powinny być wykorzystywane do szkolenia systemów uczenia maszynowego.
Zanim poznamy cechy niezbędne w zbiorze danych i poznamy sprawdzone metody tworzenia zbioru danych, przyjrzyjmy się, dlaczego i kiedy występują dwa dominujące elementy gromadzenia danych.
Zacznijmy od „dlaczego”.
Dlaczego gromadzenie dobrej jakości danych jest ważne przy opracowywaniu aplikacji CV?
Według niedawno opublikowanego raportu, zbieranie danych stała się istotną przeszkodą dla firm zajmujących się wizją komputerową. Brak wystarczających danych (44%) i słaby zasięg danych (47%) to niektóre z głównych przyczyn komplikacji związanych z danymi. Ponadto, 57% respondentów uważało, że niektóre opóźnienia w szkoleniu ML można by złagodzić, gdyby zbiór danych zawierał więcej przypadków skrajnych.
Gromadzenie danych jest kluczowym krokiem w opracowywaniu narzędzi opartych na ML i CV. Jest to zbiór przeszłych wydarzeń, które są analizowane w celu zidentyfikowania powtarzających się wzorców. Korzystając z tych wzorców, systemy uczenia maszynowego można wyszkolić w celu opracowania bardzo dokładnych modeli predykcyjnych.
Predykcyjne modele CV są tak dobre, jak dane, na których je szkolisz. Aby uzyskać wysokowydajną aplikację lub narzędzie do CV, musisz wyszkolić algorytm w zakresie bezbłędnych, zróżnicowanych, trafnych, wysokiej jakości obrazy.
Dlaczego gromadzenie danych jest zadaniem krytycznym i wymagającym?
Gromadzenie dużych ilości cennych i wysokiej jakości danych w celu tworzenia aplikacji komputerowych systemów wizyjnych może stanowić wyzwanie zarówno dla dużych, jak i małych firm.
Czym więc zazwyczaj zajmują się firmy? Wchodzą za przetwarzanie danych wizyjnych.
Chociaż zestawy danych typu open source mogą służyć Twoim natychmiastowym potrzebom, mogą być również pełne nieścisłości, problemów prawnych i stronniczości. Nie ma gwarancji, że zestaw danych będzie przydatny lub odpowiedni dla projekty wizji komputerowej. Niektóre wady korzystania z zestawów danych typu open source są następujące:
- Jakość obrazu i wideo w zbiorze danych sprawia, że dane są bezużyteczne.
- W zbiorze danych może brakować różnorodności
- Zbiór danych może być wypełniony, ale brakuje mu dokładnych etykiet i adnotacji, co skutkuje niską wydajnością modeli.
- Mogą istnieć prawne przymusy, które zestaw danych może ignorować.
Tutaj odpowiadamy na drugą część naszego pytania – „kiedy”.
Kiedy tworzenie danych na zamówienie staje się właściwą strategią?
Kiedy metody zbierania danych, które stosujesz, nie przynoszą pożądanych rezultatów, musisz się do nich zwrócić a niestandardowe zbieranie danych technika. Niestandardowe lub zindywidualizowane zestawy danych są tworzone na podstawie dokładnego przypadku użycia, na którym rozwija się Twój komputerowy model wizyjny, ponieważ są one precyzyjnie dostosowywane do szkolenia AI.
Dzięki tworzeniu danych na zamówienie możliwe jest wyeliminowanie stronniczości i dodanie dynamiki, jakości i gęstości do zestawów danych. Co więcej, możesz również uwzględnić przypadki skrajne, co pozwoli ci stworzyć model, który z powodzeniem uwzględnia złożoność i nieprzewidywalność rzeczywistego świata.
Podstawy niestandardowego gromadzenia danych
Teraz wiemy, że rozwiązaniem Twoich potrzeb związanych z gromadzeniem danych może być tworzenie niestandardowych zestawów danych. Jednak gromadzenie ogromnych ilości zdjęć i filmów we własnym zakresie może być dużym wyzwaniem dla większości firm. Następnym rozwiązaniem byłby outsourcing tworzenia danych do dostawców zbierania danych premium.
- Specjalizacja: Ekspert w zakresie gromadzenia danych dysponuje specjalistycznymi narzędziami, technikami i sprzętem do tworzenia obrazów i filmów zgodnych z wymaganiami projektu.
- Doświadczenie: Eksperci usług tworzenia danych i adnotacji powinien być w stanie zebrać dane dostosowane do potrzeb projektu.
- Symulacje: Ponieważ gromadzenie danych zależy od częstotliwości zdarzeń, które mają zostać przechwycone, celowanie w zdarzenia, które występują rzadko lub w skrajnych przypadkach, staje się wyzwaniem.
Aby temu zaradzić, doświadczone firmy symulują lub sztucznie tworzą scenariusze szkoleniowe. Te realistycznie symulowane obrazy pomagają rozszerzyć zestaw danych, tworząc środowiska, które są trudne do znalezienia. - Weryfikacja: Gdy gromadzenie zestawów danych jest zlecane wiarygodnym dostawcom, łatwiej jest zapewnić zgodność z przepisami prawa i najlepszymi praktykami.
Ocena jakości uczących zbiorów danych
Chociaż ustaliliśmy podstawy idealnego zestawu danych, porozmawiajmy teraz o ocenie jakości zestawów danych.
Wystarczalność danych: Im większa liczba instancji z etykietami w zbiorze danych, tym lepszy model.
Nie ma jednoznacznej odpowiedzi na pytanie, ile danych możesz potrzebować do swojego projektu. Jednak ilość danych zależy od typu i funkcji obecnych w modelu. Rozpocznij proces zbierania danych powoli i zwiększaj ich ilość w zależności od złożoności modelu.
Zmienność danych: Oprócz ilości, przy określaniu jakości zbioru danych należy również wziąć pod uwagę zmienność danych. Posiadanie kilku zmiennych zniweluje nierównowagę danych i pomoże w dodaniu wartości do algorytmu.
Różnorodność danych: Model głębokiego uczenia opiera się na różnorodności i dynamice danych. Aby upewnić się, że model nie jest stronniczy ani niespójny, unikaj scenariuszy z nadmierną lub niedostateczną reprezentacją.
Załóżmy np., że model jest szkolony w zakresie rozpoznawania obrazów samochodów, a model był szkolony tylko na zdjęciach samochodów wykonanych w świetle dziennym. W takim przypadku, gdy zostanie wystawiony w nocy, da niedokładne prognozy.
Wiarygodność danych: Niezawodność i dokładność zależą od kilku czynników, takich jak błędy ludzkie wynikające z instrukcji etykietowanie danych, powielanie danych i niedokładne atrybuty etykietowania danych.
Przypadki użycia widzenia komputerowego
Podstawowe koncepcje widzenia komputerowego są zintegrowane z uczeniem maszynowym w celu dostarczania codziennych aplikacji i zaawansowanych produktów. Niektóre z najczęstszych aplikacje do widzenia komputerowego jest
Rozpoznawanie twarzy: Aplikacje do rozpoznawania twarzy są bardzo częstym przykładem widzenia komputerowego. Korzystanie z aplikacji społecznościowych rozpoznawanie twarzy identyfikować i oznaczać użytkowników na zdjęciach. Algorytm CV dopasowuje twarz na zdjęciach do bazy danych profili twarzy.
Obrazowanie medyczne: Obrazowanie medyczne dane do wizji komputerowej odgrywa ważną rolę w świadczeniu opieki zdrowotnej poprzez automatyzację krytycznych zadań, takich jak wykrywanie guzów lub rakowych zmian skórnych.
Branża handlu detalicznego i elektronicznego: Branża e-commerce również uważa technologię wizyjną za użyteczną. Używają algorytmu, który identyfikuje elementy odzieży i łatwo je klasyfikuje. Pomaga to udoskonalić wyszukiwanie i rekomendacje w celu zwiększenia wygody użytkowników.
Samochody autonomiczne: Wizja komputerowa toruje drogę zaawansowanym pojazdy autonomiczne poprzez zwiększanie ich zdolności rozumienia otoczenia. Oprogramowanie CV jest zasilane tysiącami nagrań wideo pod różnymi kątami. Są przetwarzane i analizowane w celu zrozumienia znaków drogowych i wykrywania innych pojazdów, pieszych, obiektów i innych scenariuszy skrajnych przypadków.
Więc jaki jest pierwszy krok w rozwoju high-endowego, wydajnego i niezawodnego komputerowe rozwiązanie wizyjne przeszkolone na modelach ML?
Poszukiwanie ekspertów w zakresie zbierania danych i adnotacji, którzy mogą zapewnić najwyższą jakość Dane szkoleniowe AI dla widzenia komputerowego z ekspertami adnotatorami działającymi w pętli, aby zapewnić dokładność.
Dysponując dużym, zróżnicowanym zestawem danych o wysokiej jakości, możesz skoncentrować się na szkoleniu, dostrajaniu, projektowaniu i wdrażaniu kolejnego dużego rozwiązania wizyjnego. Idealnym rozwiązaniem byłoby, gdyby Twoim partnerem w zakresie obsługi danych była firma Shaip, lider w branży w dostarczaniu kompleksowych, przetestowanych usług wizji komputerowej do opracowywania rzeczywistych aplikacji AI.
[Przeczytaj także: Przewodnik dla początkujących po danych szkoleniowych AI: definicja, przykład, zbiory danych]
