Datorsyn (CV) är en nischdel av artificiell intelligens som överbryggar klyftan mellan science fiction och verklighet. Romaner, filmer och ljuddramer från föregående århundrade hade fängslande sagor om maskiner som såg sina miljöer som människor skulle göra och interagerar med dem. Men idag är allt detta verklighet tack vare CV-modeller.
Oavsett om det är en enkel uppgift som att låsa upp din smartphone genom ansiktsigenkänning eller en komplex användning av diagnostisering av maskiner i Industry 4.0-miljöer, dator vision håller på att förändra spelet när det gäller att omkalibrera konventionella driftmetoder. Det banar väg för tillförlitlighet, snabb konfliktlösning och detaljerad rapportering över dess användningsfall.
Men hur exakta och exakta resultaten av en CV-modell är sammankopplade med kvaliteten på dess träningsdata. Låt oss dissekera detta lite mer.
AI-utbildningsdatakvaliteten är direkt proportionell mot CV-modellernas resultat
At Shaip, har vi upprepat betydelsen och kriticiteten hos kvalitetsdatauppsättningar vid träning av AI-modeller. När det kommer till nischapplikationer som involverar datorseende, särskilt människor, blir det desto mer avgörande.
Mångfald i datauppsättningar är avgörande för att säkerställa att datorseendemodeller fungerar på samma sätt globalt och inte uppvisar partiskhet eller orättvisa resultat för specifika raser, kön, geografi eller andra faktorer på grund av bristen på datauppsättningar tillgängliga för träning.
Att ytterligare bryta ner vikten av mångfald hos människor i träning CV-modeller, här är övertygande skäl.
- För att förhindra historisk fördom och förbättra rättvisa i behandlingen av människor utan någon diskriminering eller partiskhet
- För modellers robusta prestanda för att säkerställa att datorseende fungerar perfekt även för bilder med matt ljus, dålig kontrast, olika ansiktsuttryck och mer
- Att främja en inkluderande funktionalitet av modellen för människor med olika livsstils- och utseendeval
- För att undvika rättslig eller anseende skada från konsekvenser som felaktig identifiering
- För att förbättra ansvaret i AI-drivet beslutsfattande med mera
Hur man uppnår mångfald när det gäller att hitta mänskliga ansikten för datorseendemodeller
Bias i träningsdata uppstår ofta på grund av faktorer som är medfödda eller på grund av bristen på tillgänglighet av representationsdata från över geografi, ras och etnicitet. Det finns dock beprövade strategier för att mildra partiskhet och säkerställa rättvisa i AI-träningsdatauppsättningar. Låt oss titta på de säkra sätten att uppnå detta.
Planerad datainsamling
Varje dator vision modellen har ett problem som den är byggd för att lösa eller ett syfte som den är designad för att tjäna. Identifieringen av detta kommer att ge dig insikter om vilka den ultimata målgruppen är. När du klassificerar dem i olika personas, kommer du att ha ett fuskark med tips för att förstå datainsamlingsstrategier.
När du väl har identifierats kan du bestämma om du kan föredra offentliga databaser eller lägga ut dessa till experter som Shaip, som kommer att källa kvalitet AI-träningsdata för dina krav.
Utnyttja de olika typerna av inköpstekniker
Mänsklig mångfald i datauppsättningar kan uppnås ytterligare genom att utnyttja de olika typerna av datainsamlingsmetoder. Vi kommer att göra detta tillvägagångssätt enklare för dig genom att lista dem:
Enbildsdatauppsättningar
Där en framåtvänd bild av en person sammanställs och kommenteras för demografi, ålder, etnicitet, uttryck och mer
Flerbildsdatauppsättningar
Involverar flera profilbilder av samma individ från olika vinklar och känslor. Detta är en mer omfattande datauppsättning som innehåller en myriad av identifieringspunkter, så att du kan använda dem för olika användningsfall.
Videodatauppsättningar
med videor på individer som utför specifika åtgärder. Detta är idealiskt för användning i vårdapplikationer, där mHealth-moduler kan hjälpa till att upptäcka och vägleda patienter till rätt sjukvårdsexperter eller ge preliminära förslag.
Datautvidgning
För nischbranscher, där det är en tråkig utmaning att på ett ansvarsfullt sätt hämta olika mänskliga datamängder, är dataförstärkning en idealisk alternativ lösning. Genom tekniker som syntetisk datagenerering kan nya och mångsidiga mänskliga bilder genereras med befintliga datauppsättningar som referenser. Även om detta innebär specifika och lufttäta instruktioner för att träna modeller, är det en bra strategi att öka din träningsdatavolym.
Datakurering
Även om inköp av kvalitetsbilder är en aspekt, kan förfining av befintlig data också påverka resultaten positivt och optimera modellträning. Detta kan göras genom enkla tekniker som:
- Strikta kvalitetskontrollåtgärder inklusive filtrering av bilder av låg kvalitet, data som är svåra att märka och liknande
- Lufttäta annoteringsstrategier för att visa så mycket information som möjligt i en bild
- Involvera specialister och människor i slingan för att säkerställa precision i datakvalitet och mer
Vägen framåt
Datamångfald är en beprövad metod för att göra datorseendemodeller bättre. Även om icke-mänskliga bilder kan hämtas på olika sätt, kräver datauppsättningar av människor en avgörande aspekt som kallas samtycke. Det är här också etisk och ansvarsfull AI kommer in i bilden.
Det är därför vi rekommenderar att du lämnar de svåra stegen att säkerställa mänsklig mångfald i datauppsättningar till oss. Med årtionden av expertis och erfarenhet inom detta område är våra källor mångsidiga, teknikerna är mästerliga och domänkunskapen är djupgående.
Kontakta oss idag för att ta reda på hur vi kan komplettera din dator vision mål och utbildningskrav.
