Першим кроком у розгортанні додатків на основі комп’ютерного зору є розробка стратегії збору даних. Перед подальшими кроками, такими як маркування та анотація зображення, можна вжити. Хоча збір даних відіграє вирішальну роль у результатах програм комп’ютерного бачення, його часто нехтують.
Команда збір даних комп'ютерного зору має бути таким, щоб він міг точно працювати в складному та динамічному світі. Дані, які точно імітують мінливий світ природи, слід використовувати для навчання систем машинного навчання.
Перш ніж ми дізнаємося про обов’язкові якості в наборі даних і дослідимо перевірені методи створення набору даних, давайте розберемося, чому і коли два переважаючі елементи збору даних.
Почнемо з «чому».
Чому збір якісних даних важливий для розробки резюме?
Згідно з нещодавно опублікованою доповіддю, збір даних стала значною перешкодою для компаній комп'ютерного зору. Відсутність достатньої кількості даних (44%) і погане охоплення даними (47%) були одними з головних причин ускладнень, пов’язаних з даними. Крім того, 57% респондентів вважають, що деякі затримки навчання МЛ можна було б зменшити, якби набір даних містив більше крайніх випадків.
Збір даних є критично важливим кроком у розробці інструментів на основі ML і CV. Це сукупність минулих подій, які аналізуються для виявлення повторюваних моделей. Використовуючи ці шаблони, системи ML можна навчити розробляти високоточні прогнозні моделі.
Прогнозні моделі резюме настільки ж ефективні, наскільки хороші дані, на яких ви їх тренуєте. Щоб створити високоефективну програму або інструмент CV, вам потрібно навчити алгоритм безпомилковому, різноманітному, релевантному, високоякісні зображення.
Чому збір даних є критичним і складним завданням?
Збір великої кількості цінних і якісних даних для розробки програм комп’ютерного зору може стати проблемою як для великих, так і для малих підприємств.
Отже, чим зазвичай займаються компанії? Вони займаються джерело даних обчислювального зору.
Хоча набори даних з відкритим кодом можуть задовольнити ваші нагальні потреби, вони також можуть бути пронизані неточностями, юридичними проблемами та упередженістю. Немає гарантії, що набір даних буде корисним або придатним для проекти комп'ютерного зору. Деякі недоліки використання відкритих наборів даних:
- Якість зображення та відео в наборі даних робить дані непридатними для використання.
- Набору даних може бракувати різноманітності
- Набір даних може бути заповнений, але йому бракує точних позначок і анотацій, що призводить до поганої продуктивності моделей.
- Можуть існувати юридичні вимоги, які набір даних може ігнорувати.
Тут ми відповідаємо на другу частину нашого запитання – «коли».
Коли створення даних на замовлення стає правильною стратегією?
Якщо методи збору даних, які ви використовуєте, не дають бажаних результатів, вам потрібно звернутися до a спеціальний збір даних техніка. Спеціальні або індивідуальні набори даних складаються з точного випадку використання, у якому процвітає ваша модель комп’ютерного зору, оскільки вони налаштовані саме для навчання ШІ.
Завдяки створенню даних на замовлення можна усунути зміщення та додати наборам даних динамічність, якість і щільність. Крім того, ви також можете врахувати крайові випадки, що дозволить вам створити модель, яка успішно відповідає складності та непередбачуваності реального світу.
Основи збору користувацьких даних
Тепер ми знаємо, що вирішенням ваших потреб у зборі даних може бути створення спеціальних наборів даних. Проте збір величезної кількості зображень і відео власними силами може стати серйозною проблемою для більшості компаній. Наступним рішенням буде передача створення даних преміальним постачальникам збору даних.
- Експертиза: Експерт зі збору даних має спеціалізовані інструменти, методи й обладнання для створення зображень і відео відповідно до вимог проекту.
- Досвід: Експерти зі створення та анотування даних повинні мати можливість збирати дані, що відповідають потребам проекту.
- Симуляції: Оскільки збір даних залежить від частоти подій, які потрібно зафіксувати, націлювання на події, які відбуваються рідко або в крайніх сценаріях, стає проблемою.
Щоб пом’якшити це, досвідчені компанії моделюють або штучно створюють сценарії навчання. Ці реалістично змодельовані зображення допомагають розширити набір даних, створюючи середовища, які важко знайти. - Відповідність: Коли збір даних передається надійним постачальникам, легше забезпечити дотримання правових норм і найкращих практик.
Оцінка якості навчальних наборів даних
Хоча ми встановили основи ідеального набору даних, давайте тепер поговоримо про оцінку якості наборів даних.
Достатність даних: Що більша кількість екземплярів з мітками у вашому наборі даних, то краща модель.
Немає однозначної відповіді щодо обсягу даних, який може знадобитися для вашого проекту. Однак кількість даних залежить від типу та функцій, наявних у вашій моделі. Починайте процес збору даних повільно та збільшуйте кількість залежно від складності моделі.
Мінливість даних: Окрім кількості, при визначенні якості набору даних важливо враховувати також мінливість даних. Наявність кількох змінних зведе нанівець дисбаланс даних і допоможе додати цінність алгоритму.
Різноманітність даних: Модель глибокого навчання процвітає завдяки різноманітності даних і динамізму. Щоб переконатися, що модель не є упередженою або непослідовною, уникайте сценаріїв надмірного або недостатнього представлення.
Наприклад, припустимо, що модель навчається ідентифікувати зображення автомобілів, і модель навчається лише на зображеннях автомобілів, зроблених у денний час. У такому випадку він дасть неточні прогнози, якщо його висвітлювати вночі.
Надійність даних: Надійність і точність залежать від кількох факторів, як-от людські помилки вручну маркування даних, дублювання даних і неточні атрибути маркування даних.
Випадки використання комп’ютерного зору
Основні концепції комп’ютерного зору інтегровані з машинним навчанням для створення повсякденних програм і передових продуктів. Деякі з найпоширеніших програми для комп’ютерного зору він має
Розпізнавання обличчя: Програми розпізнавання обличчя є дуже поширеним прикладом комп’ютерного зору. Використання програм соціальних мереж розпізнавання осіб для ідентифікації та позначення користувачів на фотографіях. Алгоритм CV зіставляє обличчя на зображеннях із базою даних профілю обличчя.
Медична візуалізація: Медична візуалізація дані для комп'ютерного зору відіграє важливу роль у наданні медичної допомоги, автоматизуючи важливі завдання, такі як виявлення пухлин або ракових уражень шкіри.
Галузь роздрібної торгівлі та електронної комерції: Індустрія електронної комерції також вважає корисною технологію комп’ютерного зору. Вони використовують алгоритм, який ідентифікує предмети одягу та легко їх класифікує. Це допомагає покращити пошук і рекомендації для кращої взаємодії з користувачем.
Автономні автомобілі: Комп’ютерний зір прокладає шлях для просунутих автономні транспортні засоби шляхом підвищення їхньої здатності розуміти навколишнє середовище. Програмне забезпечення CV містить тисячі відеозаписів з різних ракурсів. Вони обробляються та аналізуються, щоб зрозуміти дорожні знаки та виявити інші транспортні засоби, пішоходів, об’єкти та інші крайові сценарії.
Отже, що є першим кроком у розробці високоякісного, ефективного та надійного рішення комп’ютерного бачення, навчене на моделях ML?
Пошук експертів зі збору даних і анотацій, які можуть забезпечити найвищу якість Навчальні дані ШІ для комп’ютерного зору з експертними анотаторами, які працюють у циклі, щоб забезпечити точність.
Завдяки великому, різноманітному, високоякісному набору даних ви можете зосередитися на навчанні, налаштуванні, проектуванні та розгортанні наступного масштабного рішення комп’ютерного зору. І в ідеалі, вашим партнером із обслуговування даних має бути Shaip, лідер галузі з надання наскрізно перевірених послуг комп’ютерного бачення для розробки реальних додатків ШІ.
[Читайте також: Початковий посібник із навчання AI: визначення, приклад, набори даних]
