計算機視覺的數據收集

探索計算機視覺數據收集的時間、原因和方式

部署基於計算機視覺的應用程序的第一步是製定數據收集策略。 準確、動態且數量可觀的數據需要在進一步的步驟之前進行組裝,例如標記和 圖像標註, 可以進行。 儘管數據收集在計算機視覺應用程序的結果中起著至關重要的作用,但它常常被忽視。

計算機視覺數據採集 應該能夠在復雜和動態的世界中準確運行。 應該使用準確模仿不斷變化的自然世界的數據來訓練 ML 系統。

在我們了解數據集的必備品質並探索經過驗證的數據集創建方法之前,讓我們先了解一下數據收集的兩個主要元素的原因和時間。

讓我們從“為什麼”開始。

為什麼高質量的數據收集對於開發 CV 應用程序很重要?

根據最近發布的一份報告, 收集數據 已成為計算機視覺公司的重大障礙。 缺乏足夠的數據 (44%) 和數據覆蓋率低 (47%) 是數據相關並發症的一些主要原因。 而且, 57% 的受訪者認為,如果數據集包含更多邊緣案例,一些 ML 訓練延遲可能會得到緩解。

數據收集是開發基於 ML 和 CV 的工具的關鍵步驟。 它是過去事件的集合,經過分析可以識別重複出現的模式。 使用這些模式,可以訓練 ML 系統來開發高度準確的預測模型。

預測 CV 模型的好壞取決於您訓練它們所依據的數據。 對於高性能的 CV 應用程序或工具,您需要在無錯誤、多樣化、相關、 高品質的圖像

為什麼數據收集是一項關鍵且具有挑戰性的任務?

為開發計算機視覺應用程序收集大量有價值和高質量的數據可能對大型和小型企業構成挑戰。 

那麼,企業一般是怎麼做的呢? 他們參加 計算視覺數據來源.

雖然開源數據集可以滿足您的即時需求,但它們也可能充滿不准確、法律問題和偏見。 不保證數據集有用或適合 計算機視覺項目. 使用開源數據集的一些缺點如下:

  • 數據集中的圖像和視頻質量使數據無法使用。 
  • 數據集可能缺乏多樣性
  • 數據集可以填充但缺乏準確的標籤和註釋,導致模型性能不佳。 
  • 數據集可能會忽略法律強制要求。

在這裡,我們回答問題的第二部分——“何時

定制數據創建何時成為正確的策略?

當您採用的數據收集方法沒有產生預期的結果時,您需要求助於 a 自定義數據收集 技術。 自定義或定制數據集由您的計算機視覺模型蓬勃發展的確切用例組成,因為它們是為 AI 訓練精確定制的。

通過定制數據創建,可以消除偏見並為數據集增加活力、質量和密度。 此外,您還可以考慮邊緣情況,這將使您能夠創建一個成功迎合現實世界複雜性和不可預測性的模型。

自定義數據收集的基礎知識

現在,我們知道滿足您的數據收集需求的解決方案可能是創建自定義數據集。 然而,在內部收集大量圖像和視頻對於大多數企業而言可能是一項重大挑戰。 下一個解決方案是將數據創建外包給高級數據收集供應商。

自訂資料收集基礎知識

  • 專長: 數據收集專家擁有專門的工具、技術和設備來創建符合項目要求的圖像和視頻。
  • 經驗: 數據創建和註釋服務專家 應該能夠收集符合項目需求的數據。
  • 模擬: 由於數據收集取決於要捕獲的事件的頻率,因此定位不經常發生或在邊緣情況下發生的事件成為一項挑戰。
    為了緩解這種情況,有經驗的公司會模擬或人工創建培訓場景。 這些逼真的模擬圖像通過構建難以找到的環境來幫助擴充數據集。
  • 合規性: 當數據集收集外包給可靠的供應商時,更容易確保遵守法律合規性和最佳實踐。

評估訓練數據集的質量

雖然我們已經建立了理想數據集的基本要素,但現在讓我們談談評估數據集的質量。

數據充分性: 數據集的標記實例數量越多,模型越好。

對於您的項目可能需要的數據量沒有明確的答案。 但是,數據量取決於模型中存在的類型和特徵。 慢慢開始數據收集過程,並根據模型複雜性增加數量。

數據可變性: 除了數量之外,在確定數據集的質量時,數據可變性也很重要。 擁有多個變量將消除數據不平衡並有助於增加算法的價值。

數據多樣性: 深度學習模型因數據多樣性和動態性而蓬勃發展。 為確保模型不存在偏差或不一致,請避免出現過高或過低的情況。

例如,假設正在訓練一個模型來識別汽車圖像,並且該模型僅在白天拍攝的汽車圖像上進行過訓練。 在這種情況下,它在夜間暴露時會產生不准確的預測。

數據可靠性: 可靠性和準確性取決於幾個因素,例如由於手動操作造成的人為錯誤 數據標籤、數據重複和不准確的數據標籤屬性。

計算機視覺的用例

電腦視覺的用例

計算機視覺的核心概念與機器學習相結合,以提供日常應用和高級產品。 一些最常見的 計算機視覺應用

面部識別: 面部識別應用程序是計算機視覺的一個非常常見的例子。 社交媒體應用程序使用 面部識別 識別和標記照片中的用戶。 CV 算法將圖像中的人臉與其面部輪廓數據庫進行匹配。

醫學影像: 醫學影像 計算機視覺數據 通過自動執行關鍵任務(例如檢測腫瘤或癌性皮膚病變),在醫療保健服務中發揮著重要作用。

零售及電商行業: 電子商務行業也發現計算機視覺技術很有用。 他們使用一種算法來識別衣物並輕鬆對其進行分類。 這有助於改進搜索和推薦以獲得更好的用戶體驗。

自動駕駛汽車: 計算機視覺正在為先進技術鋪平道路 自動車輛 通過增強他們了解環境的能力。 CV 軟件提供了數千個不同角度的視頻捕獲。 它們經過處理和分析以了解道路標誌並檢測其他車輛、行人、物體和其他邊緣情況。

那麼,開發高端、高效、可靠的第一步是什麼? 在 ML 模型上訓練的計算機視覺解決方案?

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[另請閱讀: AI 訓練數據入門指南:定義、示例、數據集]

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