Langkah pertama dalam menggunakan aplikasi berasaskan visi komputer adalah untuk membangunkan strategi pengumpulan data. Data yang tepat, dinamik dan dalam kuantiti yang besar perlu dikumpulkan sebelum langkah selanjutnya, seperti pelabelan dan anotasi imej, boleh dijalankan. Walaupun pengumpulan data memainkan peranan penting dalam hasil aplikasi visi komputer, ia sering diabaikan.
Pengumpulan data visi komputer hendaklah sedemikian rupa sehingga ia mampu beroperasi dengan tepat dalam dunia yang kompleks dan dinamik. Data yang meniru perubahan dunia semula jadi dengan tepat 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, pengumpulan 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. Selain itu, 57% responden merasakan bahawa beberapa kelewatan latihan ML dapat dikurangkan jika set data mengandungi lebih banyak kes pinggir.
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 melatihnya. Untuk aplikasi atau alat CV yang berprestasi tinggi, anda perlu melatih algoritma pada imej yang bebas ralat, pelbagai, relevan dan 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, apakah yang biasanya dilakukan oleh syarikat? Mereka terlibat dalam penyumberan data visi pengkomputeran.
Walaupun set data sumber terbuka mungkin memenuhi keperluan segera anda, ia juga boleh dipenuhi dengan ketidaktepatan, isu perundangan dan berat sebelah. Tiada jaminan bahawa set data tersebut akan berguna atau sesuai untuk 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 teknik pengumpulan data tersuai . Set data tersuai atau tempahan khas diperbuat daripada kes penggunaan yang tepat yang digunakan oleh model visi komputer anda kerana ia disesuaikan 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: Semakin banyak bilangan tika berlabel yang ada dalam set data anda, semakin 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 kepada algoritma.
Kepelbagaian Data: Model pembelajaran mendalam berkembang maju berdasarkan kepelbagaian dan dinamisme data. Bagi memastikan model tersebut tidak berat sebelah atau tidak konsisten, elakkan senario yang terlalu mewakili atau kurang mewakili.
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 kepada beberapa faktor, seperti ralat manusia akibat pelabelan data manual , penduaan data dan atribut pelabelan data yang tidak tepat.
Kes Penggunaan Penglihatan Komputer
Konsep teras visi komputer disepadukan dengan pembelajaran mesin untuk menyampaikan aplikasi harian dan produk canggih. Antara aplikasi visi komputer yang paling biasa ialah
Pengecaman Wajah: Aplikasi pengecaman wajah merupakan contoh penglihatan komputer yang sangat biasa. Aplikasi media sosial menggunakan pengecaman wajah untuk mengenal pasti dan menanda pengguna dalam foto. Algoritma CV memadankan wajah dalam imej dengan pangkalan data profil wajahnya.
Pengimejan Perubatan: Data pengimejan perubatan untuk penglihatan komputer memainkan peranan penting dalam penyampaian penjagaan kesihatan dengan mengautomasikan tugas kritikal seperti mengesan tumor atau lesi kulit kanser.
Industri Runcit & eDagang: Industri eDagang juga mendapati teknologi penglihatan komputer berguna. Mereka menggunakan algoritma yang mengenal pasti item pakaian dan mengklasifikasikannya dengan mudah. Ini membantu meningkatkan carian dan cadangan untuk pengalaman pengguna yang lebih baik.
Kereta Autonomi: Visi komputer sedang membuka jalan untuk kenderaan autonomi canggih dengan meningkatkan keupayaannya untuk memahami persekitarannya. Perisian CV dilengkapi dengan beribu-ribu rakaman video dari pelbagai sudut. Ia diproses dan dianalisis untuk memahami papan tanda jalan raya dan mengesan kenderaan lain, pejalan kaki, objek dan senario pinggir yang lain.
Jadi, apakah langkah pertama dalam membangunkan penyelesaian visi komputer yang canggih, cekap dan andal yang dilatih menggunakan model ML?
Mencari pakar pengumpulan data dan pakar anotasi yang boleh menyediakan data latihan AI berkualiti tinggi untuk penglihatan komputer dengan anotasi manusia-dalam-gelung pakar bagi 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 Permulaan Data Latihan AI: Definisi, Contoh, Set Data ]
