Data-insameling vir rekenaarvisie

Verken die wanneer, hoekom en hoe van data-insameling vir rekenaarvisie

Die eerste stap in die implementering van rekenaarvisie-gebaseerde toepassings is om 'n data-insamelingstrategie te ontwikkel. Data wat akkuraat, dinamies en in aansienlike hoeveelhede is, moet saamgestel word voor verdere stappe, soos etikettering en beeldaantekening, onderneem kan word. Alhoewel data-insameling 'n kritieke rol speel in die uitkoms van rekenaarvisietoepassings, word dit dikwels oor die hoof gesien.

Die rekenaarvisie data-insameling moet sodanig wees dat dit in staat is om akkuraat te funksioneer in 'n komplekse en dinamiese wêreld. Data wat die veranderende natuurlike wêreld akkuraat naboots, moet gebruik word om ML-stelsels op te lei.

Voordat ons leer oor die moet-hê-eienskappe in 'n datastel en die bewese metodes van datastelskepping verken, laat ons die hoekom en wanneer van twee oorheersende elemente van data-insameling aanpak.

Kom ons begin met die “hoekom”.

Waarom is data-insameling van goeie gehalte belangrik vir die ontwikkeling van CV-aansoeke?

Volgens 'n onlangse verslag wat gepubliseer is, data versamel het 'n beduidende hindernis vir rekenaarvisiemaatskappye geword. Gebrek aan voldoende data (44%) en swak datadekking (47%) was van die hoofredes vir dataverwante komplikasies. Verder, 57% van die respondente het gevoel dat sommige van die ML-opleidingvertragings verlig kon word as die datastel meer randgevalle bevat.

Data-insameling is 'n kritieke stap in die ontwikkeling van ML- en CV-gebaseerde gereedskap. Dit is 'n versameling gebeurtenisse uit die verlede wat ontleed word om herhalende patrone te identifiseer. Deur hierdie patrone te gebruik, kan die ML-stelsels opgelei word om hoogs-akkurate voorspellende modelle te ontwikkel.

Voorspellende CV-modelle is net so goed soos die data waarop jy hulle oplei. Vir 'n hoëpresterende CV aansoek of hulpmiddel, moet jy die algoritme oplei op foutvry, divers, relevant, hoë kwaliteit beelde

Waarom is data-insameling 'n kritieke en uitdagende taak?

Die insameling van groot hoeveelhede waardevolle en kwaliteit data vir die ontwikkeling van rekenaarvisie-toepassings kan 'n uitdaging vir beide groot en klein besighede inhou. 

So, wat doen maatskappye oor die algemeen? Hulle gaan in vir rekenaarvisie data verkryging.

Alhoewel oopbrondatastelle in u onmiddellike behoeftes kan voorsien, kan dit ook deurspek wees met onakkuraathede, regskwessies en vooroordeel. Daar is geen waarborg dat die datastel nuttig of geskik sal wees vir rekenaarvisieprojekte. Sommige nadele van die gebruik van oopbrondatastelle is soos volg:

  • Die beeld- en videokwaliteit in die datastel maak die data onbruikbaar. 
  • Die datastel kan nie diversiteit hê nie
  • Die datastel kan gevul word, maar het nie akkurate etikettering en aantekeninge nie, wat lei tot swak presterende modelle. 
  • Daar kan wetlike verpligtinge wees wat die datastel kan ignoreer.

Hier beantwoord ons die tweede deel van ons vraag – die 'wanneer

Wanneer word dataskepping op maat die regte strategie?

Wanneer die data-insamelingsmetodes wat jy gebruik nie die gewenste resultate lewer nie, moet jy na jou wend a persoonlike data-insameling tegniek. Gepasmaakte of pasgemaakte datastelle word gemaak van die presiese gebruiksgeval waarop u rekenaarvisiemodel floreer, aangesien dit presies aangepas is vir KI-opleiding.

Met pasgemaakte dataskepping is dit moontlik om vooroordeel uit te skakel en dinamiek, kwaliteit en digtheid by die datastelle te voeg. Boonop kan u ook rekening hou met randgevalle, wat u in staat sal stel om 'n model te skep wat suksesvol voorsiening maak vir die kompleksiteit en onvoorspelbaarheid van die werklike wêreld.

Grondbeginsels van persoonlike data-insameling

Nou weet ons dat die oplossing vir u data-insamelingsbehoeftes die skep van pasgemaakte datastelle kan wees. Tog kan die versameling van groot hoeveelhede beelde en video's in die huis 'n groot uitdaging vir die meeste besighede wees. Die volgende oplossing sou wees om die dataskepping aan premium data-insamelingsverskaffers uit te kontrakteer.

Gepasmaakte data-insameling grondbeginsels

  • kundigheid: 'n Data-insamelingskundige het die gespesialiseerde gereedskap, tegnieke en toerusting om beelde en video's te skep wat ooreenstem met die projekvereistes.
  • Ondervinding: Kenners van dataskepping en annotasiedienste moet in staat wees om data te versamel wat ooreenstem met die projek se behoeftes.
  • Simulasies: Aangesien data-insameling afhang van die frekwensie van gebeure wat vasgelê moet word, word die teiken van gebeure wat selde of in randgeval-scenario's voorkom 'n uitdaging.
    Om dit te versag, simuleer ervare maatskappye opleidingscenario's of skep dit kunsmatig. Hierdie realisties gesimuleerde beelde help om die datastel aan te vul deur omgewings te bou wat moeilik is om te vind.
  • nakoming: Wanneer datastelversameling aan betroubare verskaffers uitgekontrakteer word, is dit makliker om nakoming van wetlike nakoming en beste praktyke te verseker.

Evaluering van die kwaliteit van opleidingdatastelle

Terwyl ons die noodsaaklikhede van 'n ideale datastel vasgestel het, kom ons praat nou oor die evaluering van die kwaliteite van datastelle.

Genoeg data: Hoe groter die aantal benoemde gevalle jou datastel het, hoe beter is die model.

Daar is geen definitiewe antwoord op die hoeveelheid data wat jy dalk vir jou projek benodig nie. Die datahoeveelheid hang egter af van die tipe en kenmerke wat in jou model teenwoordig is. Begin die data-insamelingsproses stadig, en verhoog die hoeveelheid na gelang van die modelkompleksiteit.

Dataveranderlikheid: Benewens kwantiteit, is dataveranderlikheid ook belangrik om in ag te neem wanneer die datastel se kwaliteit bepaal word. Om verskeie veranderlikes te hê, sal data-wanbalans ontken en help om waarde tot die algoritme toe te voeg.

Datadiversiteit: 'n Diep leermodel floreer op datadiversiteit en dinamika. Om te verseker dat die model nie bevooroordeeld of inkonsekwent is nie, vermy oor- of onderverteenwoordigende scenario's.

Gestel byvoorbeeld 'n model word opgelei om beelde van motors te identifiseer, en die model is slegs opgelei op motorbeelde wat gedurende daglig geneem is. In daardie geval sal dit onakkurate voorspellings oplewer wanneer dit gedurende die nag blootgestel word.

Databetroubaarheid: Betroubaarheid en akkuraatheid hang af van verskeie faktore, soos menslike foute as gevolg van handleiding data -etikettering, duplisering van data en onakkurate data-etiketteringskenmerke.

Gebruik gevalle van rekenaarvisie

Gebruik gevalle van rekenaarvisie

Die kernkonsepte van rekenaarvisie is geïntegreer met masjienleer om alledaagse toepassings en gevorderde produkte te lewer. Sommige van die mees algemene rekenaarvisie toepassings is

Gesigsherkenning: Gesigsherkenningstoepassings is 'n baie algemene voorbeeld van rekenaarvisie. Sosiale media toepassings gebruik gesig erkenning om gebruikers in foto's te identifiseer en te merk. Die CV-algoritme pas die gesig in beelde by sy gesigprofieldatabasis.

Mediese beeldvorming: Mediese beeldvorming data vir rekenaarvisie speel 'n groot rol in gesondheidsorglewering deur kritieke take te outomatiseer soos die opsporing van gewasse of kankeragtige velletsels.

Kleinhandelbedryf: Die e-handelsbedryf vind ook rekenaarvisietegnologie nuttig. Hulle gebruik 'n algoritme wat klere-items identifiseer en maklik klassifiseer. Dit help om soektogte en aanbevelings te verbeter vir 'n groter gebruikerservaring.

Outonome motors: Rekenaarvisie baan die weg vir gevorderde outonome voertuie deur hul vermoëns te verbeter om hul omgewing te verstaan. Die CV-sagteware word gevoer met duisende video-opnames vanuit verskillende hoeke. Hulle word verwerk en ontleed om padtekens te verstaan ​​en ander voertuie, voetgangers, voorwerpe en ander rand-geval scenario's op te spoor.

So, wat is die eerste stap in die ontwikkeling van 'n hoë-end, doeltreffende en betroubare rekenaarvisie-oplossing opgelei op ML-modelle?

Soek kundige data-insameling en annotasie-kundiges wat die hoogste gehalte kan lewer KI-opleidingsdata vir rekenaarvisie met kundige mens-in-die-lus-annoteerders om akkuraatheid te verseker.

Met 'n groot, diverse datastel van hoë gehalte kan jy fokus op opleiding, instel, ontwerp en implementering van die volgende groot rekenaarvisie-oplossing. En ideaal gesproke behoort jou datadiensvennoot Shaip te wees, die industrieleier in die verskaffing van eind-tot-einde getoetste rekenaarvisiedienste vir die ontwikkeling van werklike KI-toepassings.

[Lees ook: KI Opleiding Data Beginnersgids: Definisie, Voorbeeld, Datastelle]

Sosiale Deel