Visi Komputer (CV) ialah subkumpulan khusus Kecerdasan Buatan yang merapatkan jurang antara fiksyen sains dan realiti. Novel, filem dan drama audio dari abad sebelumnya mempunyai kisah-kisah menarik tentang mesin yang melihat persekitaran mereka seperti manusia dan berinteraksi dengannya. Tetapi hari ini, semua ini menjadi kenyataan hasil daripada model CV.
Sama ada tugas mudah seperti membuka kunci telefon pintar anda melalui pengecaman wajah atau kes penggunaan yang kompleks untuk mendiagnosis jentera dalam persekitaran Industri 4.0, visi komputer sedang mengubah keadaan dari segi penentukuran semula metodologi operasi konvensional. Ia membuka jalan untuk kebolehpercayaan, penyelesaian konflik yang cepat dan pelaporan terperinci merentasi kes penggunaannya.
Walau bagaimanapun, sejauh mana ketepatan dan ketepatan hasil model CV dirangkumkan kepada kualiti data latihannya. Mari kita membedah ini sedikit lagi.
Kualiti Data Latihan AI Berkadar Terus Dengan Output Model CV
Di Shaip , kami telah mengulangi kepentingan dan kekritisan set data yang berkualiti dalam melatih model AI. Apabila melibatkan aplikasi khusus yang melibatkan penglihatan komputer, khususnya manusia, ia menjadi lebih penting.
Kepelbagaian dalam set data adalah penting untuk memastikan model penglihatan komputer berfungsi dengan cara yang sama secara global dan tidak menunjukkan berat sebelah atau hasil yang tidak adil untuk kaum, jantina, geografi atau faktor lain tertentu kerana kekurangan set data yang tersedia untuk latihan.
Untuk menguraikan lagi kepentingan kepelbagaian dalam diri manusia dalam melatih model CV , berikut adalah sebab-sebab yang menarik.
- Untuk mengelakkan bias sejarah dan meningkatkan keadilan dalam memproses manusia tanpa sebarang diskriminasi atau berat sebelah
- Untuk prestasi model yang mantap bagi memastikan penglihatan komputer berfungsi dengan baik walaupun untuk imej dengan pencahayaan yang kusam, kontras yang lemah, ekspresi muka yang berbeza dan banyak lagi
- Untuk memupuk fungsi inklusif model untuk orang yang mempunyai pilihan gaya hidup dan penampilan yang berbeza
- Untuk mengelakkan bahaya undang-undang atau reputasi daripada akibat seperti salah pengenalan
- Untuk meningkatkan tanggungjawab dalam membuat keputusan dipacu AI dan banyak lagi
Bagaimana Untuk Mencapai Kepelbagaian Dalam Menyumber Wajah Manusia Untuk Model Penglihatan Komputer
Bias dalam data latihan sering berlaku disebabkan oleh faktor-faktor yang semula jadi atau disebabkan oleh kekurangan ketersediaan data perwakilan dari seluruh geografi, bangsa dan etnik. Walau bagaimanapun, terdapat strategi yang terbukti untuk mengurangkan bias dan memastikan keadilan dalam set data latihan AI . Mari kita lihat cara-cara yang pasti untuk mencapai matlamat ini.
Pengumpulan Data Terancang
Setiap model visi komputer mempunyai masalah yang dibina untuk diselesaikan atau tujuan yang direka untuk dipenuhi. Pengenalpastian ini akan memberi anda gambaran tentang siapa khalayak sasaran utama. Apabila anda mengklasifikasikannya kepada persona yang berbeza, anda akan mempunyai helaian petunjuk untuk memahami strategi pengumpulan data.
Sebaik sahaja dikenal pasti, anda boleh memutuskan sama ada anda boleh memilih pangkalan data awam atau menyumberkannya kepada pakar seperti Shaip, yang akan mendapatkan data latihan AI berkualiti secara beretika untuk keperluan anda.
Manfaatkan Pelbagai Jenis Teknik Penyumberan
Kepelbagaian manusia dalam set data boleh dicapai lagi dengan memanfaatkan pelbagai jenis metodologi penyumberan data. Kami akan menjadikan pendekatan ini lebih mudah untuk anda dengan menyenaraikannya:
Set Data imej tunggal
Apabila imej menghadap hadapan seseorang disusun dan diberi anotasi untuk demografi, umur, etnik, ekspresi dan banyak lagi
Set Data berbilang imej
Melibatkan beberapa gambar profil individu yang sama dari sudut dan emosi yang berbeza. Ini ialah set data yang lebih komprehensif yang mengandungi pelbagai titik pengenalan, membolehkan anda menggunakannya untuk pelbagai kes penggunaan.
Set Data Video
memaparkan video individu yang melakukan tindakan tertentu. Ini sesuai untuk digunakan dalam aplikasi penjagaan kesihatan, di mana modul mHealth boleh membantu dalam mengesan dan membimbing pesakit kepada pakar penjagaan kesihatan yang betul atau menawarkan cadangan awal.
Pembesaran Data
Untuk industri khusus, yang merupakan cabaran yang membosankan untuk mendapatkan sumber data manusia yang pelbagai secara bertanggungjawab, penambahan data ialah penyelesaian alternatif yang ideal. Melalui teknik seperti penjanaan data sintetik, imej manusia yang baharu dan pelbagai boleh dijana dengan set data sedia ada sebagai rujukan. Walaupun ini melibatkan arahan khusus dan kedap udara untuk melatih model, ini adalah strategi yang baik untuk meningkatkan volum data latihan anda.
Penyusunan Data
Walaupun penyumberan imej berkualiti adalah satu aspek, menapis data sedia ada juga boleh memberi kesan positif kepada hasil dan mengoptimumkan latihan model. Ini boleh dilakukan melalui teknik mudah seperti:
- Langkah kawalan kualiti yang ketat termasuk menapis imej berkualiti rendah, data yang sukar dilabelkan dan seumpamanya
- Strategi anotasi kedap udara untuk menampilkan sebanyak mungkin maklumat dalam imej
- Libatkan pakar dan manusia dalam gelung untuk memastikan ketepatan dalam kualiti data dan banyak lagi
Jalan kehadapan
Kepelbagaian data merupakan pendekatan yang terbukti untuk menjadikan model visi komputer lebih baik. Walaupun imej bukan manusia boleh diperoleh dengan cara yang berbeza, set data manusia memerlukan aspek penting yang dipanggil persetujuan. Di sinilah AI yang beretika dan bertanggungjawab turut memainkan peranan.
Itulah sebabnya kami mengesyorkan agar langkah-langkah sukar untuk memastikan kepelbagaian manusia dalam set data diserahkan kepada kami. Dengan kepakaran dan pengalaman selama beberapa dekad dalam bidang ini, sumber kami pelbagai, tekniknya mahir, dan pengetahuan domainnya mendalam.
Hubungi kami hari ini untuk mengetahui bagaimana kami dapat melengkapi matlamat visi komputer dan keperluan latihan anda.
