Першим кроком у розгортанні програм на основі комп'ютерного зору є розробка стратегії збору даних. Дані, які є точними, динамічними та у значних обсягах, необхідно зібрати, перш ніж можна буде виконувати подальші кроки, такі як маркування та анотування зображень . Хоча збір даних відіграє вирішальну роль у результаті роботи програм комп'ютерного зору, його часто не враховують.
Збір даних комп'ютерного зору має бути таким, щоб він міг точно працювати в складному та динамічному світі. Дані, які точно імітують мінливий природний світ, повинні використовуватися 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 опублікованим звітом, збір даних став значною перешкодою для компаній, що займаються комп'ютерним зором. Брак достатньої кількості даних (44%) та погане охоплення даними (47%) були одними з основних причин ускладнень, пов'язаних з даними. Більше того, 57% респондентів вважали, що деякі затримки в навчанні машинному навчанню можна було б зменшити, якби набір даних містив більше граничних 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.
Моделі прогнозного CV настільки ж хороші, наскільки хороші дані, на яких ви їх навчаєте. Для високопродуктивного застосунку або інструменту CV вам потрібно навчити алгоритм на безпомилкових, різноманітних, релевантних та високоякісних зображеннях.
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 пошуком даних для обчислювального зору.
Хоча набори даних з відкритим кодом можуть задовольнити ваші нагальні потреби, вони також можуть містити неточності, юридичні проблеми та упередженість. Немає гарантії, що набір даних буде корисним або придатним для проектів комп'ютерного зору . Деякі недоліки використання наборів даних з відкритим кодом такі:
- 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?
Коли методи збору даних, які ви використовуєте, не дають бажаних результатів, вам потрібно звернутися до спеціального методу збору даних . Спеціальні або індивідуальні набори даних створюються саме з тих випадків використання, на яких працює 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: чим більша кількість позначених екземплярів у вашому наборі даних, тим 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, важливо враховувати також мінливість даних, визначаючи якість набору даних. Наявність кількох змінних усуне дисбаланс даних і допоможе підвищити цінність алгоритму.
Різноманітність даних: Модель глибокого навчання процвітає завдяки різноманітності та динамічності даних. Щоб модель не була упередженою або непослідовною, уникайте надмірного або недостатнього представлення сценаріїв.
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, таких як людські помилки через ручне маркування даних , дублювання даних та неточні атрибути маркування даних.
Випадки використання комп’ютерного зору
Основні концепції комп'ютерного зору інтегровані з машинним навчанням для створення повсякденних застосувань та передових продуктів. Деякі з найпоширеніших застосувань комп'ютерного зору :
Розпізнавання обличчя: програми розпізнавання обличчя є дуже поширеним прикладом комп’ютерного зору. Програми соціальних мереж використовують розпізнавання обличчя для ідентифікації та позначки користувачів на фотографіях. Алгоритм CV зіставляє обличчя на зображеннях зі своєю базою даних профілів обличчя.
Медична візуалізація: Дані медичної візуалізації для комп'ютерного зору відіграють важливу роль у наданні медичної допомоги, автоматизуючи критично важливі завдання, такі як виявлення пухлин або ракових уражень шкіри.
Роздрібна торгівля та електронна комерція: Індустрія електронної комерції також вважає технологію комп’ютерного зору корисною. Вони використовують алгоритм, який ідентифікує предмети одягу та легко їх класифікує. Це допомагає покращити пошук та рекомендації для кращого користувацького досвіду.
Автономні автомобілі: Комп'ютерний зір прокладає шлях для передових автономних транспортних засобів , покращуючи їхні можливості розуміння навколишнього середовища. Програмне забезпечення комп'ютерного зору отримує тисячі відеозаписів з різних ракурсів. Вони обробляються та аналізуються для розуміння дорожніх знаків та виявлення інших транспортних засобів, пішоходів, об'єктів та інших екстремальних сценаріїв.
Отже, який перший крок у розробці високоякісного, ефективного та надійного рішення для комп'ютерного зору, навченого на моделях машинного навчання?
Пошук експертів зі збору даних та анотацій, які можуть надати найякісніші дані для навчання ШІ для комп'ютерного зору за допомогою досвідчених анотаторів з інтеграцією людини для забезпечення точності.
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: Посібник для початківців з даних для навчання ШІ: визначення, приклад, набори даних ]
