De eerste stap bij het implementeren van computervisie-toepassingen is het ontwikkelen van een dataverzamelingsstrategie. Nauwkeurige, dynamische en in grote hoeveelheden beschikbare data moeten worden verzameld voordat verdere stappen, zoals labelen en beeldannotatie, kunnen worden uitgevoerd. Hoewel dataverzameling een cruciale rol speelt in het succes van computervisie-toepassingen, wordt deze vaak over het hoofd gezien.
De dataverzameling voor computervisie moet zodanig zijn dat deze nauwkeurig kan functioneren in een complexe en dynamische wereld. Data die de veranderende natuurlijke wereld nauwkeurig nabootst, moeten worden gebruikt om machine learning-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 is het verzamelen van data een aanzienlijk obstakel geworden voor bedrijven die zich bezighouden met computervisie. Een gebrek aan voldoende data (44%) en een slechte datadekking (47%) waren enkele van de belangrijkste oorzaken van data-gerelateerde problemen. Bovendien was 57% van de respondenten van mening dat sommige vertragingen bij de training van machine learning-modellen verholpen hadden kunnen worden als de dataset meer uitzonderlijke gevallen had bevat.
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 computervisiemodellen zijn slechts zo goed als de data waarop ze getraind worden. Voor een goed presterende computervisietoepassing of -tool moet je het algoritme trainen op foutloze, diverse, relevante en kwalitatief hoogwaardige afbeeldingen.
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.
Wat doen bedrijven over het algemeen? Ze kiezen voor het verzamelen van computervisiegegevens.
Hoewel open-source datasets wellicht aan uw directe behoeften voldoen, kunnen ze ook vol zitten met onnauwkeurigheden, juridische problemen en vooringenomenheid. Er is geen garantie dat de dataset nuttig of geschikt is voor computervisieprojecten . 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?
Als de dataverzamelingsmethoden die u gebruikt niet de gewenste resultaten opleveren, moet u overstappen op een aangepaste dataverzamelingstechniek . Aangepaste datasets zijn samengesteld uit datasets die precies aansluiten op de toepassing waar uw computervisiemodel op gedijt, omdat ze specifiek zijn afgestemd op 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 data: Hoe meer gelabelde instanties uw dataset bevat, 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.
Variabiliteit van de data: Naast de kwantiteit is ook de variabiliteit van de data belangrijk bij het bepalen van de kwaliteit van de dataset. Het hebben van meerdere variabelen compenseert data-onbalans en draagt bij aan de meerwaarde van het algoritme.
Datadiversiteit: Een deep learning-model gedijt bij diverse en dynamische data. Om ervoor te zorgen dat het model niet bevooroordeeld of inconsistent is, moet over- of ondervertegenwoordiging van scenario's worden vermeden.
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: De betrouwbaarheid en nauwkeurigheid zijn afhankelijk van verschillende factoren, zoals menselijke fouten als gevolg van handmatige gegevensannotatie , duplicatie van gegevens en onnauwkeurige gegevensannotaties.
Gebruik gevallen van computervisie
De kernconcepten van computervisie worden geïntegreerd met machinaal leren om alledaagse toepassingen en geavanceerde producten te leveren. Enkele van de meest voorkomende toepassingen van computervisie zijn:
Gezichtsherkenning: Gezichtsherkenningstoepassingen zijn een veelvoorkomend voorbeeld van computervisie. Sociale media-apps gebruiken gezichtsherkenning om gebruikers op foto's te identificeren en te taggen. Het computervisie-algoritme vergelijkt het gezicht in afbeeldingen met de bijbehorende gezichtsprofielen in de database.
Medische beeldvorming: Medische beeldgegevens voor computervisie spelen een belangrijke rol in de gezondheidszorg door cruciale taken te automatiseren, zoals het opsporen van tumoren of kwaadaardige huidafwijkingen.
Detailhandel en e-commerce: Ook de e-commercebranche vindt computervisie-technologie nuttig. Ze gebruiken een algoritme dat kledingstukken identificeert en gemakkelijk classificeert. Dit helpt bij het verbeteren van zoekresultaten en aanbevelingen voor een betere gebruikerservaring.
Autonome auto's: Computervisie maakt de weg vrij voor geavanceerde autonome voertuigen door hun vermogen om hun omgeving te begrijpen te verbeteren. De computervisiesoftware wordt gevoed met duizenden video-opnamen vanuit verschillende hoeken. Deze worden verwerkt en geanalyseerd om verkeersborden te herkennen en andere voertuigen, voetgangers, objecten en andere uitzonderlijke situaties te detecteren.
Wat is dan de eerste stap in de ontwikkeling van een hoogwaardige, efficiënte en betrouwbare computervisieoplossing die is getraind op ML-modellen?
We zoeken naar experts op het gebied van dataverzameling en annotatie die trainingsdata van de hoogste kwaliteit voor AI-computervisie kunnen leveren , met deskundige annotatoren die nauw betrokken zijn bij het proces om de 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: Handleiding voor AI-trainingsdata: definitie, voorbeeld, datasets ]
