De eerste stap bij het implementeren van op computervisie gebaseerde toepassingen is het ontwikkelen van een strategie voor het verzamelen van gegevens. Gegevens die nauwkeurig, dynamisch en in aanzienlijke hoeveelheden zijn, moeten worden verzameld voordat verdere stappen, zoals etikettering en afbeelding annotatie, kan worden ondernomen. Hoewel gegevensverzameling een cruciale rol speelt in de uitkomst van computervisietoepassingen, wordt deze vaak over het hoofd gezien.
De gegevensverzameling via computervisie moet zodanig zijn dat het in staat is nauwkeurig te opereren in een complexe en dynamische wereld. Gegevens die de veranderende natuurlijke wereld nauwkeurig nabootsen, moeten worden gebruikt om ML-systemen te trainen.
Voordat we meer te weten komen over de onmisbare eigenschappen van een dataset en de beproefde methoden voor het maken van datasets verkennen, gaan we eerst in op het waarom en wanneer van twee overheersende elementen van gegevensverzameling.
Laten we beginnen met het 'waarom'.
Waarom is gegevensverzameling van goede kwaliteit belangrijk voor het ontwikkelen van cv-aanvragen?
Volgens een recent gepubliceerd rapport, gegevens verzamelen is een belangrijke belemmering geworden voor computer vision-bedrijven. Gebrek aan voldoende gegevens (44%) en slechte gegevensdekking (47%) waren enkele van de belangrijkste redenen voor gegevensgerelateerde complicaties. Bovendien, 57% van de respondenten was van mening dat een deel van de ML-trainingsvertragingen had kunnen worden verlicht als de dataset meer randgevallen bevatte.
Het verzamelen van gegevens is een cruciale stap bij het ontwikkelen van op ML en CV gebaseerde tools. Het is een verzameling gebeurtenissen uit het verleden die worden geanalyseerd om terugkerende patronen te identificeren. Met behulp van deze patronen kunnen de ML-systemen worden getraind om zeer nauwkeurige voorspellende modellen te ontwikkelen.
Voorspellende cv-modellen zijn zo goed als de gegevens waarop u ze traint. Voor een goed presterende cv-applicatie of -tool moet je het algoritme trainen op foutloos, divers, relevant, beelden van hoge kwaliteit.
Waarom is gegevensverzameling een kritieke en uitdagende taak?
Het verzamelen van grote hoeveelheden waardevolle en hoogwaardige gegevens voor het ontwikkelen van computervisietoepassingen kan een uitdaging vormen voor zowel grote als kleine bedrijven.
Dus, wat doen bedrijven over het algemeen? Ze gaan voor computing visie data sourcing.
Hoewel open-source datasets aan uw onmiddellijke behoeften kunnen voldoen, kunnen ze ook vol zitten met onnauwkeurigheden, juridische kwesties en vooringenomenheid. Er is geen garantie dat de dataset nuttig of geschikt zal zijn voor computer vision-projecten. Enkele nadelen van het gebruik van open source datasets zijn de volgende:
- De beeld- en videokwaliteit in de dataset maakt de data onbruikbaar.
- De dataset kan diversiteit missen
- De dataset kan worden gevuld, maar mist nauwkeurige labels en annotaties, wat resulteert in slecht presterende modellen.
- Er kunnen wettelijke verplichtingen zijn die de dataset zou kunnen negeren.
Hier beantwoorden we het tweede deel van onze vraag - het 'wanneer'
Wanneer wordt datacreatie op maat de juiste strategie?
Wanneer de door u gebruikte methoden voor gegevensverzameling niet de gewenste resultaten opleveren, moet u zich wenden tot a gegevensverzameling op maat techniek. Aangepaste of op maat gemaakte datasets zijn gemaakt van de exacte use case waar uw computer vision-model van gedijt, aangezien ze precies zijn aangepast voor AI-training.
Met op maat gemaakte datacreatie is het mogelijk om vooringenomenheid te elimineren en dynamiek, kwaliteit en dichtheid aan de datasets toe te voegen. Bovendien kunt u ook rekening houden met randgevallen, waardoor u een model kunt maken dat met succes tegemoetkomt aan de complexiteit en onvoorspelbaarheid van de echte wereld.
Grondbeginselen van het verzamelen van aangepaste gegevens
Nu weten we dat de oplossing voor uw behoeften op het gebied van gegevensverzameling het creëren van aangepaste gegevenssets zou kunnen zijn. Toch kan het voor de meeste bedrijven een grote uitdaging zijn om enorme hoeveelheden afbeeldingen en video's intern te verzamelen. De volgende oplossing is het uitbesteden van de gegevenscreatie aan leveranciers van premium gegevensverzameling.
- Expertise: Een expert op het gebied van gegevensverzameling beschikt over de gespecialiseerde tools, technieken en apparatuur om afbeeldingen en video's te maken die zijn afgestemd op de projectvereisten.
- Ervaring: Experts op het gebied van gegevenscreatie en annotatieservices moet in staat zijn om gegevens te verzamelen die zijn afgestemd op de behoeften van het project.
- Simulaties: Aangezien het verzamelen van gegevens afhankelijk is van de frequentie van vast te leggen gebeurtenissen, wordt het een uitdaging om zich te richten op gebeurtenissen die niet vaak voorkomen of in edge-case scenario's.
Om dit te verminderen, simuleren of creëren ervaren bedrijven trainingsscenario's kunstmatig. Deze realistisch gesimuleerde afbeeldingen helpen de dataset te vergroten door omgevingen te bouwen die moeilijk te vinden zijn. - Nakoming: Wanneer het verzamelen van datasets wordt uitbesteed aan betrouwbare leveranciers, is het gemakkelijker om ervoor te zorgen dat de wet wordt nageleefd en best practices worden nageleefd.
Evalueren van de kwaliteit van trainingsdatasets
Terwijl we de essentie van een ideale dataset hebben vastgesteld, laten we het nu hebben over het evalueren van de kwaliteiten van datasets.
Voldoende gegevens: Hoe groter het aantal gelabelde exemplaren van uw dataset, hoe beter het model.
Er is geen definitief antwoord op de hoeveelheid gegevens die u mogelijk nodig heeft voor uw project. De hoeveelheid gegevens is echter afhankelijk van het type en de functies die in uw model aanwezig zijn. Start het gegevensverzamelingsproces langzaam en verhoog de hoeveelheid afhankelijk van de complexiteit van het model.
Gegevensvariabiliteit: Naast kwantiteit is datavariabiliteit ook belangrijk om te overwegen bij het bepalen van de kwaliteit van de dataset. Het hebben van meerdere variabelen zal de onbalans van gegevens teniet doen en helpen bij het toevoegen van waarde aan het algoritme.
Gegevensdiversiteit: Een deep learning-model gedijt op datadiversiteit en dynamiek. Vermijd over- of ondervertegenwoordiging van scenario's om ervoor te zorgen dat het model niet vertekend of inconsistent is.
Stel bijvoorbeeld dat een model wordt getraind om afbeeldingen van auto's te identificeren en dat het model alleen is getraind op afbeeldingen van auto's die bij daglicht zijn vastgelegd. In dat geval levert het onnauwkeurige voorspellingen op wanneer het 's nachts wordt blootgesteld.
Gegevensbetrouwbaarheid: Betrouwbaarheid en nauwkeurigheid zijn afhankelijk van verschillende factoren, zoals menselijke fouten als gevolg van handmatige handelingen data-etikettering, duplicatie van gegevens en onnauwkeurige attributen voor gegevenslabels.
Gebruik gevallen van computervisie
De kernconcepten van computervisie zijn geïntegreerd met machine learning om alledaagse toepassingen en geavanceerde producten te leveren. Enkele van de meest voorkomende computer vision-toepassingen zijn
Gezichtsherkenning: Gezichtsherkenningstoepassingen zijn een veel voorkomend voorbeeld van computervisie. Toepassingen van sociale media gebruiken gezichtsherkenning om gebruikers in foto's te identificeren en te taggen. Het CV-algoritme koppelt het gezicht in afbeeldingen aan zijn gezichtsprofieldatabase.
Medische beeldvorming: Medische beeldvorming gegevens voor computervisie speelt een belangrijke rol in de gezondheidszorg door kritieke taken te automatiseren, zoals het opsporen van tumoren of kankerachtige huidlaesies.
Detailhandel en e-commerce-industrie: De e-commerce-industrie vindt ook computervisietechnologie nuttig. Ze gebruiken een algoritme dat kledingstukken identificeert en gemakkelijk classificeert. Dit helpt zoeken en aanbevelingen te verbeteren voor een betere gebruikerservaring.
Autonome auto's: Computervisie maakt de weg vrij voor gevorderden autonome voertuigen door hun vermogen om hun omgeving te begrijpen te vergroten. De CV-software wordt gevoed met duizenden video-opnamen vanuit verschillende hoeken. Ze worden verwerkt en geanalyseerd om verkeersborden te begrijpen en andere voertuigen, voetgangers, objecten en andere randscenario's te detecteren.
Dus, wat is de eerste stap in het ontwikkelen van een high-end, efficiënt en betrouwbaar computer vision-oplossing getraind op ML-modellen?
Op zoek naar deskundige gegevensverzameling en annotatie-experts die de hoogste kwaliteit kunnen bieden AI-trainingsgegevens voor computervisie met deskundige human-in-the-loop-annotators om nauwkeurigheid te garanderen.
Met een grote, diverse dataset van hoge kwaliteit kunt u zich concentreren op het trainen, afstemmen, ontwerpen en implementeren van de volgende grote computervisie-oplossing. En idealiter zou uw dataservicepartner Shaip moeten zijn, de marktleider in het leveren van end-to-end geteste computervisiediensten voor het ontwikkelen van real-world AI-toepassingen.
[Lees ook: Startersgids voor AI-trainingsgegevens: definitie, voorbeeld, datasets]
