Компютърно зрение (CV) е нишова подгрупа на изкуствения интелект, която преодолява пропастта между научната фантастика и реалността. Романи, филми и аудио драми от миналия век съдържат завладяващи саги за машини, които виждат средата си, както биха го направили хората, и взаимодействат с нея. Но днес всичко това е реалност благодарение на CV модели.
Независимо дали става въпрос за проста задача като отключване на вашия смартфон чрез лицево разпознаване или сложен случай на използване на диагностика на машини в среда на Industry 4.0, компютърно зрение променя играта по отношение на повторно калибриране на конвенционалните оперативни методологии. Той проправя пътя за надеждност, бързо разрешаване на конфликти и подробно отчитане във всички случаи на употреба.
Колко прецизни и точни са резултатите от CV модела обаче се свежда до качеството на неговите данни за обучение. Нека анализираме това още малко.
Качеството на данните за AI Training е пряко пропорционално на резултатите от CV моделите
At Сайп, ние повтаряме значението и критичността на качествените набори от данни при обучението на AI модели. Когато става въпрос за нишови приложения, включващи компютърно зрение, по-специално хора, това става още по-решаващо.
Разнообразието в наборите от данни е от съществено значение, за да се гарантира, че моделите на компютърно зрение функционират по един и същи начин в световен мащаб и не показват пристрастия или несправедливи резултати за конкретни раси, пол, география или други фактори поради липсата на набори от данни, налични за обучение.
За по-нататъшно разбиване на значението на разнообразието при хората в обучението CV модели, ето убедителни причини.
- За предотвратяване на исторически пристрастия и подобряване на справедливостта при обработката на хора без каквато и да е дискриминация или пристрастие
- За стабилната производителност на моделите, за да се гарантира, че компютърното зрение работи перфектно дори за изображения с тъпа светлина, лош контраст, различни изражения на лицето и други
- Да насърчи включващата функционалност на модела за хора с различен начин на живот и избор на външен вид
- За да избегнете правни или репутационни вреди от последствия като погрешна идентификация
- За подобряване на отговорността при вземането на решения, управлявани от AI и други
Как да постигнем разнообразие при намирането на човешки лица за модели на компютърно зрение
Пристрастия в данните за обучението често възниква поради фактори, които са вродени или поради липса на наличност на представителни данни от различни географски, расови и етнически групи. Съществуват обаче доказани стратегии за смекчаване на пристрастията и гарантиране на справедливост Набори от данни за обучение на AI. Нека да разгледаме сигурните начини за постигане на това.
Планирано събиране на данни
Всяко компютърно зрение моделът има проблем, който е създаден, за да разреши, или цел, на която е проектиран да служи. Идентифицирането на това ще ви предложи прозрения за това кои са крайните целеви аудитории. Когато ги класифицирате в различни личности, ще имате измамен лист с указатели, за да разберете стратегиите за събиране на данни.
След като бъдете идентифицирани, можете да решите дали можете да предпочетете публични бази данни или да възложите това на експерти като Shaip, които етично ще осигурят качество Данни за обучение на AI за вашите изисквания.
Възползвайте се от различните видове техники за снабдяване
Човешкото разнообразие в наборите от данни може да бъде допълнително постигнато чрез използване на различните видове методологии за източник на данни. Ние ще направим този подход по-лесен за вас, като ги изброим:
Набори от данни с едно изображение
Където лицево изображение на лице е съставено и анотирано за демографски данни, възраст, етническа принадлежност, изражение и др.
Набори от данни с множество изображения
Включва множество профилни снимки на едно и също лице от различни ъгли и емоции. Това е по-изчерпателен набор от данни, съдържащ безброй точки за идентификация, което ви позволява да ги използвате за различни случаи на употреба.
Набори от видео данни
включващи видеоклипове на лица, извършващи конкретни действия. Това е идеално за използване в приложения за здравеопазване, където модулите за mHealth могат да помогнат при откриването и насочването на пациентите към правилните здравни експерти или да предложат предварителни предложения.
Увеличаване на данни
За нишови индустрии, където е досадно предизвикателство да се набавят отговорно различни човешки набори от данни, увеличаването на данните е идеално алтернативно решение. Чрез техники като генериране на синтетични данни могат да бъдат генерирани нови и разнообразни човешки изображения със съществуващи набори от данни като референции. Въпреки че това включва конкретни и херметически инструкции за обучение на модели, добра стратегия е да увеличите обема на вашите данни за обучение.
Куриране на данни
Въпреки че осигуряването на качествени изображения е един от аспектите, прецизиране на съществуващи данни също може да повлияе положително на резултатите и да оптимизира обучението на модела. Това може да стане чрез прости техники като:
- Строги мерки за контрол на качеството, включително филтриране на изображения с ниско качество, данни, които трудно се етикетират и други подобни
- Стратегии за херметични анотации за представяне на възможно най-много информация в изображение
- Включете специалисти и хора в цикъла, за да гарантирате прецизност в качеството на данните и много повече
Пътят напред
Разнообразие от данни е доказан подход за подобряване на моделите за компютърно зрение. Докато нечовешки изображения могат да бъдат получени по различни начини, наборите от данни на хора изискват решаващ аспект, наречен съгласие. Тук също се появява етичният и отговорен AI.
Ето защо препоръчваме да оставите трудните стъпки на осигуряване човешко разнообразие в масивите от данни към нас. С десетилетия експертиза и опит в тази област, нашите източници са разнообразни, техниките са майсторски, а познанията в областта са задълбочени.
Свържи се с нас днес, за да разберете как можем да допълним вашите компютърно зрение цели и изисквания за обучение.
