Pierwszym krokiem we wdrażaniu aplikacji opartych na wizji komputerowej jest opracowanie strategii gromadzenia danych. Dane, które są dokładne, dynamiczne i występują w dużych ilościach, muszą zostać zgromadzone przed podjęciem dalszych kroków, takich jak etykietowanie i adnotacja obrazów . Chociaż gromadzenie danych odgrywa kluczową rolę w wynikach aplikacji wizji komputerowej, często jest pomijane.
Gromadzenie danych przez systemy rozpoznawania obrazu powinno być tak skonstruowane, aby mogły one precyzyjnie działać w złożonym i dynamicznym świecie. Do trenowania systemów uczenia maszynowego należy wykorzystywać dane, które dokładnie odzwierciedlają zmieniający się świat przyrody.
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, gromadzenie danych stało się istotną przeszkodą dla firm zajmujących się przetwarzaniem obrazu. Brak wystarczającej ilości danych (44%) i słabe pokrycie danymi (47%) to jedne z głównych przyczyn komplikacji związanych z danymi. Co więcej, 57% respondentów uważa, że niektóre opóźnienia w uczeniu maszynowym 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 się je trenuje. Aby aplikacja lub narzędzie CV działały wydajnie, należy trenować algorytm na obrazach bezbłędnych, zróżnicowanych, trafnych i wysokiej jakości.
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.
Co zatem zazwyczaj robią firmy? Zajmują się pozyskiwaniem danych z zakresu wizji komputerowej.
Chociaż zbiory danych typu open source mogą zaspokoić Twoje bieżące potrzeby, mogą być one również pełne nieścisłości, problemów prawnych i stronniczości. Nie ma gwarancji, że zbiór danych będzie przydatny lub odpowiedni dla projektów z zakresu przetwarzania obrazu . Niektóre wady korzystania ze zbiorów danych typu open source to:
- 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?
Gdy stosowane metody gromadzenia danych nie przynoszą pożądanych rezultatów, należy sięgnąć po niestandardową technikę gromadzenia danych . Niestandardowe lub dedykowane zestawy danych są tworzone dokładnie w oparciu o przypadek użycia, w którym rozwija się Twój model widzenia komputerowego, ponieważ są precyzyjnie dostosowane do szkolenia sztucznej inteligencji.
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 oznaczonych wystąpień w zestawie 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 ważne jest również uwzględnienie zmienności danych. Obecność kilku zmiennych zniweluje nierównowagę danych i pomoże zwiększyć wartość algorytmu.
Różnorodność danych: Model głębokiego uczenia opiera się na różnorodności i dynamice danych. Aby model nie był stronniczy ani niespójny, należy unikać 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.
Niezawodność danych: Niezawodność i dokładność zależą od kilku czynników, takich jak błędy ludzkie wynikające z ręcznego etykietowania danych , duplikowania danych i nieprawidłowych atrybutów etykietowania danych.
Przypadki użycia widzenia komputerowego
Podstawowe koncepcje wizji komputerowej są zintegrowane z uczeniem maszynowym, aby dostarczać codzienne aplikacje i zaawansowane produkty. Niektóre z najpopularniejszych zastosowań wizji komputerowej to:
Rozpoznawanie twarzy: Aplikacje do rozpoznawania twarzy są bardzo powszechnym przykładem wizji komputerowej. Aplikacje mediów społecznościowych wykorzystują rozpoznawanie twarzy do identyfikacji i oznaczania użytkowników na zdjęciach. Algorytm CV dopasowuje twarz na zdjęciach do swojej bazy danych profili twarzy.
Obrazowanie medyczne: Dane obrazowania medycznego pozyskiwane za pomocą komputerowego przetwarzania obrazu odgrywają kluczową rolę w opiece zdrowotnej, automatyzując ważne zadania, takie jak wykrywanie guzów lub nowotworowych zmian skórnych.
Branża handlu detalicznego i e-commerce: Branża e-commerce również dostrzega zalety technologii rozpoznawania obrazu. Wykorzystuje ona algorytm, który identyfikuje artykuły odzieżowe i łatwo je klasyfikuje. Pomaga to usprawnić wyszukiwanie i rekomendacje, zapewniając lepsze doświadczenia użytkownika.
Samochody autonomiczne: Wizja komputerowa toruje drogę zaawansowanym pojazdom autonomicznym , zwiększając ich możliwości w zakresie rozumienia otoczenia. Oprogramowanie CV pobiera tysiące nagrań wideo z różnych kątów. Są one przetwarzane i analizowane w celu zrozumienia znaków drogowych oraz wykrywania innych pojazdów, pieszych, obiektów i innych skrajnych scenariuszy.
Jaki jest zatem pierwszy krok w opracowaniu najwyższej klasy, wydajnego i niezawodnego rozwiązania z zakresu przetwarzania obrazu komputerowego, trenowanego na modelach ML?
Poszukujemy ekspertów w zakresie gromadzenia i adnotacji danych, którzy mogą dostarczyć najwyższej jakości dane szkoleniowe AI dla potrzeb przetwarzania obrazu komputerowego, przy udziale ekspertów zajmujących się adnotacjami z udziałem człowieka, co zagwarantuje 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: Podręcznik dla początkujących dotyczący danych szkoleniowych AI: definicja, przykład, zestawy danych ]
