Det första steget i att implementera datorvisionbaserade applikationer är att utveckla en datainsamlingsstrategi. Data som är korrekta, dynamiska och i stora mängder måste sammanställas innan ytterligare steg, som märkning och bildkommentar, kan genomföras. Även om datainsamling spelar en avgörande roll för resultatet av datorseendeapplikationer, förbises den ofta.
Smakämnen datainsamling av datorseende bör vara sådan att den kan fungera korrekt i en komplex och dynamisk värld. Data som exakt efterliknar den föränderliga naturen bör användas för att träna ML-system.
Innan vi lär oss om de nödvändiga egenskaperna i en datauppsättning och utforskar de beprövade metoderna för att skapa datauppsättningar, låt oss ta itu med varför och när för två dominerande delar av datainsamling.
Låt oss börja med "varför".
Varför är datainsamling av god kvalitet viktigt för att utveckla CV-ansökningar?
Enligt en nyligen publicerad rapport, samla in data har blivit ett betydande hinder för datorseendeföretag. Brist på tillräcklig data (44 %) och dålig datatäckning (47 %) var några av de främsta orsakerna till datarelaterade komplikationer. Dessutom, 57% av de tillfrågade ansåg att en del av ML-träningsförseningarna kunde ha lindrats om datasetet innehöll fler kantfall.
Datainsamling är ett kritiskt steg i utvecklingen av ML och CV-baserade verktyg. Det är en samling av tidigare händelser som analyseras för att identifiera återkommande mönster. Genom att använda dessa mönster kan ML-systemen tränas för att utveckla mycket exakta prediktiva modeller.
Prediktiva CV-modeller är bara så bra som den data du tränar dem på. För en högpresterande CV-ansökan eller verktyg måste du träna algoritmen på felfri, mångsidig, relevant, högkvalitativa bilder.
Varför är datainsamling en kritisk och utmanande uppgift?
Att samla in stora mängder värdefull och kvalitetsdata för att utveckla datorseendeapplikationer kan utgöra en utmaning för både stora och små företag.
Så vad gör företag i allmänhet? De går in för datakälla för datorvision.
Även om datauppsättningar med öppen källkod kan tjäna dina omedelbara behov, kan de också vara fulla av felaktigheter, juridiska frågor och partiskhet. Det finns ingen garanti för att datauppsättningen kommer att vara användbar eller lämplig för datorseende projekt. Några nackdelar med att använda datauppsättningar med öppen källkod är följande:
- Bild- och videokvaliteten i datasetet gör data oanvändbara.
- Datauppsättningen kan sakna mångfald
- Datauppsättningen skulle kunna fyllas i men saknar korrekt märkning och anteckningar, vilket resulterar i dåligt presterande modeller.
- Det kan finnas juridiska tvång som datasetet kan ignorera.
Här svarar vi på den andra delen av vår fråga – när
När blir skräddarsydd dataskapande rätt strategi?
När de datainsamlingsmetoder du använder inte ger önskat resultat måste du vända dig till a anpassad datainsamling Metod. Anpassade eller skräddarsydda datauppsättningar är gjorda av det exakta användningsfallet din datorseendemodell trivs med eftersom de är anpassade exakt för AI-träning.
Med skräddarsydd dataskapande är det möjligt att eliminera bias och lägga till dynamik, kvalitet och densitet till datamängderna. Dessutom kan du också redogöra för edge-fall, vilket gör att du kan skapa en modell som framgångsrikt tillgodoser komplexiteten och oförutsägbarheten i den verkliga världen.
Grunderna i anpassad datainsamling
Nu vet vi att lösningen på dina datainsamlingsbehov kan vara att skapa anpassade datauppsättningar. Ändå kan det vara en stor utmaning för de flesta företag att samla in enorma mängder bilder och videor internt. Nästa lösning skulle vara att lägga ut dataskapandet på entreprenad till premiumleverantörer av datainsamling.
- Expertis: En datainsamlingsexpert har de specialiserade verktygen, teknikerna och utrustningen för att skapa bilder och videor i linje med projektets krav.
- Erfarenhet: Experter på dataskapande och annoteringstjänster ska kunna samla in data anpassade till projektets behov.
- Simuleringar: Eftersom datainsamling beror på frekvensen av händelser som ska fångas, blir det en utmaning att rikta in sig på händelser som inträffar sällan eller i sällsynta fall.
För att mildra detta simulerar eller skapar erfarna företag utbildningsscenarier. Dessa realistiskt simulerade bilder hjälper till att utöka datasetet genom att konstruera miljöer som är svåra att hitta. - efterlevnad: När datainsamlingen outsourcas till pålitliga leverantörer är det lättare att säkerställa efterlevnad av laglig efterlevnad och bästa praxis.
Utvärdera kvaliteten på utbildningsdatauppsättningar
Medan vi har etablerat det väsentliga i en ideal datamängd, låt oss nu prata om att utvärdera datauppsättningarnas kvaliteter.
Datatillräcklighet: Ju fler märkta instanser din datauppsättning har, desto bättre modell.
Det finns inget säkert svar på mängden data du kan behöva för ditt projekt. Datamängden beror dock på typen och funktionerna i din modell. Starta datainsamlingsprocessen långsamt och öka kvantiteten beroende på modellens komplexitet.
Datavariabilitet: Förutom kvantitet är datavariabilitet också viktigt att ta hänsyn till när man bestämmer datasetets kvalitet. Att ha flera variabler kommer att förneka dataobalans och hjälpa till att lägga till värde till algoritmen.
Datamångfald: En modell för djupinlärning frodas på datamångfald och dynamik. För att säkerställa att modellen inte är partisk eller inkonsekvent, undvik över- eller underrepresenterande scenarier.
Anta t.ex. att en modell tränas för att identifiera bilder av bilar och att modellen endast har tränats på bilbilder som tagits under dagsljus. I så fall kommer den att ge felaktiga förutsägelser när den exponeras under natten.
Datatillförlitlighet: Tillförlitlighet och noggrannhet beror på flera faktorer, såsom mänskliga fel på grund av manuell datamärkning, duplicering av data och felaktiga datamärkningsattribut.
Användningsfall av datorseende
Kärnkoncepten för datorseende är integrerade med maskininlärning för att leverera vardagliga applikationer och avancerade produkter. Några av de vanligaste datorsynstillämpningar är
Ansiktsigenkänning: Ansiktsigenkänningsapplikationer är ett mycket vanligt exempel på datorseende. Användning av applikationer för sociala medier ansiktsigenkänning för att identifiera och tagga användare på foton. CV-algoritmen matchar ansiktet i bilder till dess ansiktsprofildatabas.
Medicinsk bildbehandling: Medicinsk bildbehandling data för datorseende spelar en viktig roll i sjukvården genom att automatisera kritiska uppgifter som att upptäcka tumörer eller cancerhudskador.
Detaljhandel och e-handelsbranschen: E-handelsbranschen finner också datorseendeteknik användbar. De använder en algoritm som identifierar klädesplagg och klassificerar dem enkelt. Detta hjälper till att förbättra sökningar och rekommendationer för en bättre användarupplevelse.
Autonoma bilar: Datorseende banar väg för avancerade autonoma fordon genom att förbättra deras förmåga att förstå sin omgivning. CV-mjukvaran matas med tusentals videoinspelningar från olika vinklar. De bearbetas och analyseras för att förstå vägskyltar och upptäcka andra fordon, fotgängare, föremål och andra kantfallsscenarier.
Så, vad är det första steget i att utveckla en avancerad, effektiv och pålitlig datorvisionslösning utbildad på ML-modeller?
Söker experter på datainsamling och anteckningsexperter som kan tillhandahålla högsta kvalitet AI-träningsdata för datorseende med experter på mänskliga annotatorer för att säkerställa noggrannhet.
Med en stor, mångsidig, högkvalitativ datauppsättning kan du fokusera på utbildning, justering, design och implementering av nästa stora datorvisionslösning. Och helst bör din datatjänstpartner vara Shaip, branschledaren på att tillhandahålla end-to-end-testade datorseendetjänster för utveckling av verkliga AI-applikationer.
[Läs även: AI Training Data Starter Guide: Definition, Exempel, Dataset]
