Първата стъпка при внедряването на приложения, базирани на компютърно зрение, е да се разработи стратегия за събиране на данни. Данните, които са точни, динамични и в значителни количества, трябва да бъдат събрани преди по-нататъшни стъпки, като етикетиране и анотация на изображението, може да се предприеме. Въпреки че събирането на данни играе критична роля в резултата от приложенията за компютърно зрение, то често се пренебрегва.
- събиране на данни за компютърно зрение трябва да бъде такъв, че да може да работи точно в сложен и динамичен свят. Данни, които точно имитират променящия се природен свят, трябва да се използват за обучение на системи за машинно обучение.
Преди да научим за задължителните качества на набор от данни и да проучим доказаните методи за създаване на набор от данни, нека да разгледаме защо и кога на два преобладаващи елемента на събиране на данни.
Да започнем с „защо“.
Защо събирането на качествени данни е важно за разработването на CV приложения?
Според наскоро публикуван доклад, събиране на данни се превърна в значителна пречка за компаниите за компютърно зрение. Липсата на достатъчно данни (44%) и лошото покритие на данните (47%) са някои от основните причини за усложнения, свързани с данните. Освен това, 57% от респондентите смятат, че някои от закъсненията в обучението по ML биха могли да бъдат облекчени, ако наборът от данни съдържа повече крайни случаи.
Събирането на данни е критична стъпка в разработването на инструменти, базирани на ML и CV. Това е колекция от минали събития, които се анализират, за да се идентифицират повтарящи се модели. Използвайки тези модели, системите за машинно обучение могат да бъдат обучени да разработват високо точни прогнозни модели.
Предсказуемите CV модели са толкова добри, колкото и данните, на които ги обучавате. За високоефективно CV приложение или инструмент, трябва да обучите алгоритъма на безгрешни, разнообразни, подходящи, висококачествени изображения.
Защо събирането на данни е критична и предизвикателна задача?
Събирането на големи количества ценни и качествени данни за разработване на приложения за компютърно зрение може да представлява предизвикателство както за големия, така и за малкия бизнес.
И така, какво правят компаниите като цяло? Те влизат за източник на данни за компютърно зрение.
Въпреки че наборите от данни с отворен код могат да обслужват вашите непосредствени нужди, те също могат да бъдат изпълнени с неточности, правни проблеми и пристрастия. Няма гаранция, че наборът от данни ще бъде полезен или подходящ за проекти за компютърно зрение. Някои недостатъци на използването на набори от данни с отворен код са следните:
- Качеството на изображението и видеото в набора от данни прави данните неизползваеми.
- В набора от данни може да липсва разнообразие
- Наборът от данни може да бъде попълнен, но липсва точно етикетиране и анотация, което води до модели с лоша ефективност.
- Може да има правни принуди, които наборът от данни може да игнорира.
Тук отговаряме на втората част от нашия въпрос – „кога
Кога създаването на данни по поръчка се превръща в правилната стратегия?
Когато методите за събиране на данни, които използвате, не дават желаните резултати, трябва да се обърнете към a персонализирано събиране на данни техника. Персонализираните или поръчкови набори от данни са направени от точния случай на употреба, в който вашият модел на компютърно зрение процъфтява, тъй като те са персонализирани точно за обучение с изкуствен интелект.
Със създаването на данни по поръчка е възможно да се премахнат отклоненията и да се добави динамика, качество и плътност към наборите от данни. Освен това можете също така да вземете предвид крайните случаи, което ще ви позволи да създадете модел, който успешно се грижи за сложността и непредсказуемостта на реалния свят.
Основи на събирането на потребителски данни
Сега знаем, че решението за вашите нужди от събиране на данни може да бъде създаването на персонализирани набори от данни. И все пак вътрешното събиране на огромни количества изображения и видеоклипове може да бъде голямо предизвикателство за повечето фирми. Следващото решение би било възлагане на създаването на данни на първокласни доставчици за събиране на данни.
- Експертиза: Експерт по събиране на данни разполага със специализирани инструменти, техники и оборудване за създаване на изображения и видеоклипове, съобразени с изискванията на проекта.
- Опит: Експерти по услуги за създаване и анотиране на данни трябва да може да събира данни, съобразени с нуждите на проекта.
- Симулации: Тъй като събирането на данни зависи от честотата на събитията, които трябва да бъдат уловени, насочването към събития, които се случват рядко или в крайни сценарии, се превръща в предизвикателство.
За да смекчат това, опитни компании симулират или изкуствено създават сценарии за обучение. Тези реалистично симулирани изображения помагат за разширяване на набора от данни чрез изграждане на среди, които са трудни за намиране. - съвместимост: Когато събирането на набор от данни е възложено на надеждни доставчици, е по-лесно да се гарантира спазването на законовите изисквания и най-добрите практики.
Оценяване на качеството на наборите от данни за обучение
Въпреки че установихме най-важното за един идеален набор от данни, нека сега поговорим за оценката на качествата на наборите от данни.
Достатъчност на данните: Колкото по-голям е броят на етикетираните екземпляри, които има вашият набор от данни, толкова по-добър е моделът.
Няма категоричен отговор за количеството данни, от които може да се нуждаете за вашия проект. Въпреки това, количеството данни зависи от типа и функциите, налични във вашия модел. Започнете бавно процеса на събиране на данни и увеличете количеството в зависимост от сложността на модела.
Променливост на данните: В допълнение към количеството, променливостта на данните също е важно да се вземе предвид при определяне на качеството на набора от данни. Наличието на няколко променливи ще отмени дисбаланса на данните и ще помогне за добавяне на стойност към алгоритъма.
Разнообразие от данни: Моделът на задълбочено обучение процъфтява благодарение на разнообразието от данни и динамиката. За да сте сигурни, че моделът не е пристрастен или непоследователен, избягвайте сценарии с прекалено или недостатъчно представяне.
Например, да предположим, че един модел се обучава да идентифицира изображения на автомобили и моделът е обучен само на изображения на автомобили, заснети през деня. В този случай той ще даде неточни прогнози, когато бъде изложен през нощта.
Надеждност на данните: Надеждността и точността зависят от няколко фактора, като например човешки грешки, причинени от ръчно етикетиране на данни, дублиране на данни и неточни атрибути за етикетиране на данни.
Случаи на използване на компютърно зрение
Основните концепции на компютърното зрение са интегрирани с машинно обучение за предоставяне на ежедневни приложения и усъвършенствани продукти. Някои от най-често срещаните приложения за компютърно зрение сте
Лицево разпознаване: Приложенията за разпознаване на лица са много често срещан пример за компютърно зрение. Използване на приложения за социални медии разпознаване на лица за идентифициране и маркиране на потребители в снимки. CV алгоритъмът съпоставя лицето в изображенията със своята база данни с лицеви профили.
Медицински изображения: Медицински изображения данни за компютърно зрение играе основна роля в предоставянето на здравни грижи чрез автоматизиране на критични задачи като откриване на тумори или ракови кожни лезии.
Търговия на дребно и електронна търговия: Индустрията на електронната търговия също намира технологията за компютърно зрение за полезна. Те използват алгоритъм, който идентифицира дрехите и ги класифицира лесно. Това помага за подобряване на търсенето и препоръките за по-добро потребителско изживяване.
Автономни автомобили: Компютърното зрение проправя пътя за напреднали автономни превозни средства чрез подобряване на техните способности за разбиране на тяхната среда. CV софтуерът се захранва с хиляди видеозаписи от различни ъгли. Те се обработват и анализират, за да разберат пътните знаци и да открият други превозни средства, пешеходци, обекти и други крайни сценарии.
И така, каква е първата стъпка в разработването на висок клас, ефективен и надежден решение за компютърно зрение, обучено на ML модели?
Търсене на експерти по събиране на експертни данни и анотации, които могат да осигурят най-високо качество Данни за обучение на AI за компютърно зрение с експертни анотатори от човек в цикъла, за да се гарантира точност.
С голям, разнообразен, висококачествен набор от данни можете да се съсредоточите върху обучение, настройка, проектиране и внедряване на следващото голямо решение за компютърно зрение. И в идеалния случай вашият партньор за обслужване на данни трябва да бъде Shaip, лидерът в индустрията в предоставянето на цялостни тествани услуги за компютърно зрение за разработване на AI приложения в реалния свят.
[Прочетете също: Начално ръководство за данни за обучение на AI: Дефиниция, пример, набори от данни]
