Langkah pertama dalam menggunakan aplikasi berasaskan penglihatan komputer adalah untuk membangunkan strategi pengumpulan data. Data yang tepat, dinamik dan dalam kuantiti yang besar perlu dihimpun sebelum langkah selanjutnya, seperti pelabelan dan anotasi imej, boleh dilaksanakan. Walaupun pengumpulan data memainkan peranan penting dalam hasil aplikasi penglihatan komputer, ia sering diabaikan.
. pengumpulan data penglihatan komputer harus sedemikian rupa sehingga mampu beroperasi dengan tepat dalam dunia yang kompleks dan dinamik. Data yang tepat meniru dunia semula jadi yang berubah harus digunakan untuk melatih sistem ML.
Sebelum kita mempelajari tentang kualiti yang mesti ada dalam set data dan meneroka kaedah terbukti untuk penciptaan set data, mari kita atasi sebab dan bila dua elemen utama pengumpulan data.
Mari kita mulakan dengan "mengapa."
Mengapa pengumpulan data yang berkualiti penting untuk membangunkan aplikasi CV?
Menurut laporan yang diterbitkan baru-baru ini, mengumpul data telah menjadi penghalang yang ketara bagi syarikat penglihatan komputer. Kekurangan data yang mencukupi (44%) dan liputan data yang lemah (47%) adalah antara sebab utama komplikasi berkaitan data. Lebih-lebih lagi, 57% daripada responden merasakan bahawa beberapa kelewatan latihan ML boleh dikurangkan jika set data mengandungi lebih banyak kes kelebihan.
Pengumpulan data ialah langkah kritikal dalam membangunkan alatan berasaskan ML dan CV. Ia adalah koleksi peristiwa lalu yang dianalisis untuk mengenal pasti corak berulang. Menggunakan corak ini, sistem ML boleh dilatih untuk membangunkan model ramalan yang sangat tepat.
Model CV ramalan hanya sebaik data yang anda gunakan untuk melatih mereka. Untuk aplikasi atau alat CV berprestasi tinggi, anda perlu melatih algoritma tanpa ralat, pelbagai, relevan, gambar berkualiti tinggi.
Mengapa Pengumpulan Data Tugas Kritikal dan Mencabar?
Mengumpul sejumlah besar data berharga dan berkualiti untuk membangunkan aplikasi penglihatan komputer boleh menimbulkan cabaran kepada perniagaan besar dan kecil.
Jadi, apa yang biasanya dilakukan oleh syarikat? Mereka masuk untuk sumber data penglihatan pengkomputeran.
Walaupun set data sumber terbuka mungkin memenuhi keperluan segera anda, ia juga boleh dipenuhi dengan ketidaktepatan, isu undang-undang dan berat sebelah. Tiada jaminan bahawa set data akan berguna atau sesuai untuknya projek visi komputer. Beberapa kelemahan menggunakan set data sumber terbuka adalah seperti berikut:
- Kualiti imej dan video dalam set data menjadikan data tidak boleh digunakan.
- Set data mungkin kekurangan kepelbagaian
- Set data boleh diisi tetapi kekurangan pelabelan dan anotasi yang tepat, menyebabkan model berprestasi buruk.
- Mungkin terdapat paksaan undang-undang yang mungkin diabaikan oleh set data.
Di sini, kami menjawab bahagian kedua soalan kami - 'bila
Bilakah penciptaan data yang dipesan lebih dahulu menjadi strategi yang betul?
Apabila kaedah pengumpulan data yang anda gunakan tidak menghasilkan hasil yang diingini, anda perlu beralih kepada a pengumpulan data tersuai teknik. Set data tersuai atau ditempah dibuat daripada kes penggunaan yang tepat yang digunakan oleh model penglihatan komputer anda kerana ia disesuaikan dengan tepat untuk latihan AI.
Dengan penciptaan data yang dipesan lebih dahulu, adalah mungkin untuk menghapuskan berat sebelah dan menambahkan kedinamikan, kualiti dan ketumpatan pada set data. Selain itu, anda juga boleh mengambil kira kes tepi, yang akan membolehkan anda mencipta model yang berjaya memenuhi kerumitan dan ketidakpastian dunia sebenar.
Asas Pengumpulan Data Tersuai
Kini, kami tahu bahawa penyelesaian kepada keperluan pengumpulan data anda boleh membuat set data tersuai. Namun, mengumpul sejumlah besar imej dan video secara dalaman boleh menjadi cabaran utama bagi kebanyakan perniagaan. Penyelesaian seterusnya ialah penyumberan luar penciptaan data kepada vendor pengumpulan data premium.
- Kepakaran: Pakar pengumpulan data mempunyai alat, teknik dan peralatan khusus untuk mencipta imej dan video yang sejajar dengan keperluan projek.
- Pengalaman: Pakar perkhidmatan penciptaan data dan anotasi harus dapat mengumpul data yang sejajar dengan keperluan projek.
- Simulasi: Memandangkan pengumpulan data bergantung pada kekerapan peristiwa untuk ditangkap, menyasarkan peristiwa yang jarang berlaku atau dalam senario kes tepi menjadi satu cabaran.
Untuk mengurangkan ini, syarikat berpengalaman mensimulasikan atau membuat senario latihan secara buatan. Imej yang disimulasikan secara realistik ini membantu menambah set data dengan membina persekitaran yang sukar dicari. - Pematuhan: Apabila pengumpulan set data disalurkan kepada vendor yang boleh dipercayai, lebih mudah untuk memastikan pematuhan kepada pematuhan undang-undang dan amalan terbaik.
Menilai kualiti set data latihan
Walaupun kami telah menetapkan asas set data yang ideal, mari kita bincangkan tentang menilai kualiti set data.
Kecukupan Data: Lebih banyak bilangan kejadian berlabel set data anda, lebih baik modelnya.
Tiada jawapan pasti kepada jumlah data yang mungkin anda perlukan untuk projek anda. Walau bagaimanapun, kuantiti data bergantung pada jenis dan ciri yang terdapat dalam model anda. Mulakan proses pengumpulan data perlahan-lahan, dan tingkatkan kuantiti bergantung pada kerumitan model.
Kebolehubahan Data: Selain kuantiti, kebolehubahan data juga penting untuk dipertimbangkan semasa menentukan kualiti set data. Mempunyai beberapa pembolehubah akan menafikan ketidakseimbangan data dan membantu dalam menambah nilai pada algoritma.
Kepelbagaian Data: Model pembelajaran mendalam berkembang pesat pada kepelbagaian data dan dinamisme. Untuk memastikan model itu tidak berat sebelah atau tidak konsisten, elakkan senario yang mewakili lebih atau kurang.
Contohnya, katakan model sedang dilatih untuk mengenal pasti imej kereta, dan model itu telah dilatih hanya pada imej kereta yang ditangkap pada waktu siang. Dalam kes itu, ia akan menghasilkan ramalan yang tidak tepat apabila terdedah pada waktu malam.
Kebolehpercayaan Data: Kebolehpercayaan dan ketepatan bergantung pada beberapa faktor, seperti ralat manusia akibat manual pelabelan data, pertindihan data dan atribut pelabelan data yang tidak tepat.
Kes Penggunaan Penglihatan Komputer
Konsep teras penglihatan komputer disepadukan dengan pembelajaran mesin untuk menyampaikan aplikasi harian dan produk lanjutan. Antara yang paling biasa aplikasi penglihatan komputer adalah
Pengecaman Muka: Aplikasi pengecaman muka adalah contoh yang sangat biasa bagi penglihatan komputer. Penggunaan aplikasi media sosial pengecaman wajah untuk mengenal pasti dan menandai pengguna dalam foto. Algoritma CV memadankan wajah dalam imej dengan pangkalan data profil mukanya.
Pengimejan Perubatan: Pengimejan perubatan data untuk penglihatan komputer memainkan peranan utama dalam penyampaian penjagaan kesihatan dengan mengautomasikan tugas kritikal seperti mengesan tumor atau lesi kulit kanser.
Industri Runcit & e-Dagang: Industri eDagang juga mendapati teknologi penglihatan komputer berguna. Mereka menggunakan algoritma yang mengenal pasti item pakaian dan mengelaskannya dengan mudah. Ini membantu memperbaik carian dan pengesyoran untuk pengalaman pengguna yang lebih hebat.
Kereta Autonomi: Visi komputer membuka jalan untuk maju kenderaan autonomi dengan meningkatkan keupayaan mereka untuk memahami persekitaran mereka. Perisian CV disuap dengan beribu-ribu tangkapan video dari sudut yang berbeza. Ia diproses dan dianalisis untuk memahami tanda jalan dan mengesan kenderaan lain, pejalan kaki, objek dan senario kes tepi yang lain.
Jadi, apakah langkah pertama dalam membangunkan teknologi canggih, cekap dan boleh dipercayai penyelesaian penglihatan komputer yang dilatih pada model ML?
Mencari pakar pengumpulan data dan anotasi yang boleh memberikan kualiti tertinggi Data latihan AI untuk penglihatan komputer dengan pakar anotasi manusia-dalam-gelung untuk memastikan ketepatan.
Dengan set data yang besar, pelbagai, berkualiti tinggi, anda boleh menumpukan pada latihan, penalaan, mereka bentuk dan menggunakan penyelesaian penglihatan komputer besar seterusnya. Sebaik-baiknya, rakan kongsi perkhidmatan data anda mestilah Shaip, peneraju industri dalam menyediakan perkhidmatan penglihatan komputer yang diuji hujung ke hujung untuk membangunkan aplikasi AI dunia sebenar.
[Baca juga: Panduan Pemula Data Latihan AI: Definisi, Contoh, Set Data]
