Visi Komputer (CV) ialah subset khusus Kecerdasan Buatan yang merapatkan jurang antara fiksyen sains dan realiti. Novel, filem dan drama audio dari abad sebelumnya mempunyai kisah yang menawan tentang mesin yang melihat persekitaran mereka seperti yang dilakukan manusia dan berinteraksi dengan mereka. Tetapi hari ini, semua ini adalah realiti terima kasih kepada model CV.
Sama ada tugas mudah seperti membuka kunci telefon pintar anda melalui pengecaman muka atau kes penggunaan kompleks untuk mendiagnosis jentera dalam persekitaran Industri 4.0, penglihatan komputer sedang mengubah permainan dari segi menentukur semula metodologi operasi konvensional. Ia membuka jalan untuk kebolehpercayaan, penyelesaian konflik yang cepat dan pelaporan terperinci merentas 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
At Saip, kami telah mengulangi kepentingan dan kritikal set data berkualiti dalam melatih model AI. Apabila ia datang kepada 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 pada manusia dalam latihan model CV, berikut adalah alasan 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 selalunya berlaku disebabkan oleh faktor bawaan atau disebabkan oleh kekurangan ketersediaan data perwakilan dari seluruh geografi, kaum dan etnik. Walau bagaimanapun, terdapat strategi yang terbukti untuk mengurangkan berat sebelah dan memastikan keadilan Set data latihan AI. Mari lihat cara yang pasti untuk mencapai matlamat ini.
Pengumpulan Data Terancang
Setiap penglihatan komputer model mempunyai masalah yang dibina untuk diselesaikan atau tujuan yang direka bentuk untuk digunakan. Pengenalpastian ini akan menawarkan anda cerapan tentang siapa khalayak sasaran utama. Apabila anda mengelaskannya kepada persona yang berbeza, anda akan mempunyai helaian petunjuk untuk memahami strategi pengumpulan data.
Setelah dikenal pasti, anda boleh memutuskan sama ada anda boleh memilih pangkalan data awam atau menyumber luar ini kepada pakar seperti Shaip, yang akan mendapatkan sumber kualiti secara beretika Data latihan AI 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 adalah pendekatan yang terbukti untuk menjadikan model penglihatan 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 muncul juga.
Itulah sebabnya kami mengesyorkan meninggalkan langkah-langkah yang sukar untuk memastikan kepelbagaian manusia dalam set data kepada kami. Dengan kepakaran dan pengalaman berdekad-dekad dalam bidang ini, sumber kami adalah pelbagai, teknik mahir, dan pengetahuan domain adalah mendalam.
Berhubung dengan kami hari ini untuk mengetahui cara kami boleh melengkapkan anda penglihatan komputer matlamat dan keperluan latihan.
