Ensimmäinen askel tietokonenäköpohjaisten sovellusten käyttöönotossa on tiedonkeruustrategian kehittäminen. Tiedot, jotka ovat tarkkoja, dynaamisia ja suuria määriä, on koottava ennen lisävaiheita, kuten merkintöjä ja kuvan huomautus, voidaan toteuttaa. Vaikka tiedonkeruulla on ratkaiseva rooli tietokonenäkösovellusten tuloksessa, se jää usein huomiotta.
- tietokonenäkötietojen kerääminen on oltava sellainen, että se pystyy toimimaan tarkasti monimutkaisessa ja dynaamisessa maailmassa. Tietoa, joka jäljittelee tarkasti muuttuvaa luonnon maailmaa, tulisi käyttää ML-järjestelmien kouluttamiseen.
Ennen kuin opimme tietojoukon pakollisista ominaisuuksista ja tutkimme hyväksi havaittuja tietojoukon luontimenetelmiä, pohditaan kahden tiedonkeruun hallitsevan elementin miksi ja milloin.
Aloitetaan "miksi".
Miksi laadukas tiedonkeruu on tärkeää CV-hakemusten kehittämisessä?
Äskettäin julkaistun raportin mukaan kerätä dataa on tullut merkittävä este tietokonenäköalan yrityksille. Riittävien tietojen puute (44 %) ja tiedon heikko kattavuus (47 %) olivat eräitä tärkeimpiä syitä tietoihin liittyviin ongelmiin. Lisäksi, 57% vastaajista katsoi, että osa ML-harjoitteluviiveistä olisi voitu lievittää, jos aineistossa olisi enemmän reunatapauksia.
Tiedonkeruu on kriittinen askel ML- ja CV-pohjaisten työkalujen kehittämisessä. Se on kokoelma menneitä tapahtumia, joita analysoidaan toistuvien kuvioiden tunnistamiseksi. Näitä malleja käyttämällä ML-järjestelmiä voidaan kouluttaa kehittämään erittäin tarkkoja ennustavia malleja.
Ennustavat CV-mallit ovat juuri niin hyviä kuin tiedot, joiden perusteella niitä koulutat. Tehokkaan CV-sovelluksen tai -työkalun varten sinun on koulutettava algoritmi virheettömään, monipuoliseen, asiaankuuluvaan, laadukkaita kuvia.
Miksi tiedonkeruu on kriittinen ja haastava tehtävä?
Suurien määrien arvokkaan ja laadukkaan tiedon kerääminen tietokonenäkösovellusten kehittämiseen voi olla haaste niin suurille kuin pienillekin yrityksille.
Joten mitä yritykset yleensä tekevät? He menevät sisään näön tietojen hankinta.
Vaikka avoimen lähdekoodin tietojoukot voivat palvella välittömiä tarpeitasi, ne voivat myös olla täynnä epätarkkuuksia, oikeudellisia ongelmia ja ennakkoluuloja. Ei ole takeita siitä, että tietojoukko on hyödyllinen tai sopiva tietokonenäköprojektit. Jotkut avoimen lähdekoodin tietojoukkojen käytön haitat ovat seuraavat:
- Tietojoukon kuvan ja videon laatu tekee tiedoista käyttökelvottomia.
- Tietojoukosta saattaa puuttua monimuotoisuutta
- Tietojoukko voi olla täytetty, mutta siitä puuttuu tarkkoja merkintöjä ja huomautuksia, mikä johtaa huonosti toimiviin malleihin.
- Voi olla oikeudellisia pakotteita, joita tietojoukko voi jättää huomiotta.
Tässä vastaamme kysymyksemme toiseen osaan - "milloin".
Milloin mittatilaustyönä tehdystä datan luomisesta tulee oikea strategia?
Kun käyttämäsi tiedonkeruumenetelmät eivät tuota toivottuja tuloksia, sinun on käännyttävä puoleen a mukautettu tiedonkeruu tekniikka. Räätälöidyt tietojoukot tehdään tarkasta käyttötapauksesta, jossa tietokonenäkömallisi kukoistaa, koska ne on räätälöity juuri tekoälykoulutusta varten.
Räätälöidyn tiedonluonnin avulla on mahdollista poistaa harhaa ja lisätä tietosarjoihin dynaamisuutta, laatua ja tiheyttä. Lisäksi voit ottaa huomioon myös reunatapaukset, joiden avulla voit luoda mallin, joka vastaa onnistuneesti todellisen maailman monimutkaisuuteen ja arvaamattomuuteen.
Mukautetun tiedonkeruun perusteet
Nyt tiedämme, että ratkaisu tiedonkeruutarpeisiisi voisi olla mukautettujen tietojoukkojen luominen. Valtavien kuvien ja videoiden kerääminen talon sisällä voi kuitenkin olla suuri haaste useimmille yrityksille. Seuraava ratkaisu olisi ulkoistaa tiedon luonti huippuluokan tiedonkeruutoimittajille.
- asiantuntemus: Tiedonkeruuasiantuntijalla on erikoistyökalut, tekniikat ja laitteet kuvien ja videoiden luomiseen projektin vaatimusten mukaisesti.
- Kokemus: Tiedonluonti- ja merkintäpalvelujen asiantuntijat pitäisi pystyä keräämään hankkeen tarpeiden mukaista tietoa.
- Simulaatiot: Koska tiedonkeruu riippuu kaapattavien tapahtumien tiheydestä, harvoin tai reunatapauksissa esiintyvien tapahtumien kohdistamisesta tulee haaste.
Tämän lieventämiseksi kokeneet yritykset simuloivat tai luovat keinotekoisesti koulutusskenaarioita. Nämä realistisesti simuloidut kuvat auttavat laajentamaan tietojoukkoa rakentamalla ympäristöjä, joita on vaikea löytää. - noudattaminen: Kun tietojoukon kerääminen ulkoistetaan luotettaville toimittajille, on helpompi varmistaa lainmukaisuuden ja parhaiden käytäntöjen noudattaminen.
Harjoitusaineistojen laadun arviointi
Vaikka olemme luoneet ihanteellisen tietojoukon perusasiat, puhutaan nyt tietojoukkojen ominaisuuksien arvioinnista.
Tietojen riittävyys: Mitä suurempi määrä merkittyjä esiintymiä tietojoukossasi on, sitä parempi malli.
Ei ole varmaa vastausta siihen, kuinka paljon dataa saatat tarvita projektiisi. Tietojen määrä riippuu kuitenkin mallisi tyypistä ja ominaisuuksista. Aloita tiedonkeruu hitaasti ja lisää määrää mallin monimutkaisuuden mukaan.
Tietojen vaihtelu: Tietojoukon laatua määritettäessä on tärkeää huomioida määrän lisäksi myös tiedon vaihtelu. Useiden muuttujien käyttö kumoaa tietojen epätasapainon ja auttaa lisäämään algoritmin arvoa.
Tietojen monimuotoisuus: Syväoppimismalli kukoistaa tiedon monimuotoisuudesta ja dynaamisuudesta. Jotta malli ei ole puolueellinen tai epäjohdonmukainen, vältä yli- tai aliedustamista skenaarioita.
Oletetaan esimerkiksi, että mallia koulutetaan tunnistamaan autokuvia, ja mallia on koulutettu vain päivänvalossa otettuihin autokuviin. Siinä tapauksessa se antaa epätarkkoja ennusteita, kun se altistuu yöllä.
Tietojen luotettavuus: Luotettavuus ja tarkkuus riippuvat useista tekijöistä, kuten manuaalisista virheistä tietojen merkitseminen, tietojen päällekkäisyyttä ja epätarkkoja tietojen merkintämääritteitä.
Computer Visionin käyttötapaukset
Tietokonenäön ydinkäsitteet on integroitu koneoppimiseen päivittäisten sovellusten ja edistyneiden tuotteiden toimittamiseksi. Jotkut yleisimmistä tietokonenäköohjelmat olemme
Kasvojen tunnistus: Kasvojentunnistussovellukset ovat hyvin yleinen esimerkki tietokonenäöstä. Sosiaalisen median sovellukset käyttävät kasvot tunnistaa ja merkitä käyttäjät valokuviin. CV-algoritmi sovittaa kuvissa olevat kasvot kasvoprofiilitietokantaan.
Lääketieteellinen kuvantaminen: Lääketieteellinen kuvantaminen tieto tietokonenäön käyttöön Sillä on tärkeä rooli terveydenhuollon toimittamisessa automatisoimalla kriittisiä tehtäviä, kuten kasvainten tai syöpäisten ihovaurioiden havaitsemista.
Vähittäiskauppa ja verkkokauppateollisuus: Myös verkkokauppateollisuus pitää tietokonenäköteknologiaa hyödyllisenä. He käyttävät algoritmia, joka tunnistaa vaatteet ja luokittelee ne helposti. Tämä auttaa parantamaan hakua ja suosituksia paremman käyttökokemuksen saavuttamiseksi.
Autonomiset autot: Tietokonenäkö tasoittaa tietä edistyneille autonomiset ajoneuvot parantamalla heidän kykyään ymmärtää ympäristöään. CV-ohjelmistoon syötetään tuhansia videokaappauksia eri näkökulmista. Niitä käsitellään ja analysoidaan liikennemerkkien ymmärtämiseksi ja muiden ajoneuvojen, jalankulkijoiden, esineiden ja muiden reunatilanteiden havaitsemiseksi.
Joten mikä on ensimmäinen askel huippuluokan, tehokkaan ja luotettavan laitteen kehittämisessä ML-malleilla koulutettu tietokonenäköratkaisu?
Etsimme asiantuntijatiedonkeruu- ja merkintäasiantuntijoita, jotka voivat tarjota korkeinta laatua Tekoälyharjoittelutiedot tietokonenäköä varten asiantuntevilla ihmissilmukan annotaattoreilla tarkkuuden varmistamiseksi.
Suuren, monipuolisen ja laadukkaan tietojoukon avulla voit keskittyä koulutukseen, viritykseen, suunnitteluun ja seuraavan suuren tietokonenäköratkaisun käyttöönottoon. Ja ihannetapauksessa datapalvelukumppanisi tulisi olla Shaip, alan johtava päästä päähän -testattujen tietokonenäköpalvelujen tarjoaja todellisten tekoälysovellusten kehittämiseen.
[Lue myös: AI Training Data Starter Guide: määritelmä, esimerkki, tietojoukot]
