计算机视觉的数据收集

探索计算机视觉数据收集的时间、原因和方式

部署基于计算机视觉的应用程序的第一步是制定数据收集策略。 准确、动态且数量可观的数据需要在进一步的步骤之前进行组装,例如标记和 图像标注, 可以进行。 尽管数据收集在计算机视觉应用程序的结果中起着至关重要的作用,但它常常被忽视。

计算机视觉数据采集 应该能够在复杂和动态的世界中准确运行。 应该使用准确模仿不断变化的自然世界的数据来训练 ML 系统。

在我们了解数据集的必备品质并探索经过验证的数据集创建方法之前,让我们先了解一下数据收集的两个主要元素的原因和时间。

让我们从“为什么”开始。

为什么高质量的数据收集对于开发 CV 应用程序很重要?

根据最近发布的一份报告, 收集数据 已成为计算机视觉公司的重大障碍。 缺乏足够的数据 (44%) 和数据覆盖率低 (47%) 是数据相关并发症的一些主要原因。 而且, 57% 的受访者认为,如果数据集包含更多边缘案例,一些 ML 训练延迟可能会得到缓解。

数据收集是开发基于 ML 和 CV 的工具的关键步骤。 它是过去事件的集合,经过分析可以识别重复出现的模式。 使用这些模式,可以训练 ML 系统来开发高度准确的预测模型。

预测 CV 模型的好坏取决于您训练它们所依据的数据。 对于高性能的 CV 应用程序或工具,您需要在无错误、多样化、相关、 高品质的图像

为什么数据收集是一项关键且具有挑战性的任务?

为开发计算机视觉应用程序收集大量有价值和高质量的数据可能对大型和小型企业构成挑战。 

那么,企业一般是怎么做的呢? 他们参加 计算视觉数据来源.

虽然开源数据集可以满足您的即时需求,但它们也可能充满不准确、法律问题和偏见。 不保证数据集有用或适合 计算机视觉项目. 使用开源数据集的一些缺点如下:

  • 数据集中的图像和视频质量使数据无法使用。 
  • 数据集可能缺乏多样性
  • 数据集可以填充但缺乏准确的标签和注释,导致模型性能不佳。 
  • 数据集可能会忽略法律强制要求。

在这里,我们回答问题的第二部分——“何时

定制数据创建何时成为正确的策略?

当您采用的数据收集方法没有产生预期的结果时,您需要求助于 a 自定义数据收集 技术。 自定义或定制数据集由您的计算机视觉模型蓬勃发展的确切用例组成,因为它们是为 AI 训练精确定制的。

通过定制数据创建,可以消除偏见并为数据集增加活力、质量和密度。 此外,您还可以考虑边缘情况,这将使您能够创建一个成功迎合现实世界复杂性和不可预测性的模型。

自定义数据收集的基础知识

现在,我们知道满足您的数据收集需求的解决方案可能是创建自定义数据集。 然而,在内部收集大量图像和视频对于大多数企业而言可能是一项重大挑战。 下一个解决方案是将数据创建外包给高级数据收集供应商。

自定义数据收集基础

  • 专长: 数据收集专家拥有专门的工具、技术和设备来创建符合项目要求的图像和视频。
  • 经验: 数据创建和注释服务专家 应该能够收集符合项目需求的数据。
  • 模拟: 由于数据收集取决于要捕获的事件的频率,因此定位不经常发生或在边缘情况下发生的事件成为一项挑战。
    为了缓解这种情况,有经验的公司会模拟或人工创建培训场景。 这些逼真的模拟图像通过构建难以找到的环境来帮助扩充数据集。
  • 注释: 当数据集收集外包给可靠的供应商时,更容易确保遵守法律合规性和最佳实践。

评估训练数据集的质量

虽然我们已经建立了理想数据集的基本要素,但现在让我们谈谈评估数据集的质量。

数据充分性: 数据集的标记实例数量越多,模型越好。

对于您的项目可能需要的数据量没有明确的答案。 但是,数据量取决于模型中存在的类型和特征。 慢慢开始数据收集过程,并根据模型复杂性增加数量。

数据可变性: 除了数量之外,在确定数据集的质量时,数据可变性也很重要。 拥有多个变量将消除数据不平衡并有助于增加算法的价值。

数据多样性: 深度学习模型因数据多样性和动态性而蓬勃发展。 为确保模型不存在偏差或不一致,请避免出现过高或过低的情况。

例如,假设正在训练一个模型来识别汽车图像,并且该模型仅在白天拍摄的汽车图像上进行过训练。 在这种情况下,它在夜间暴露时会产生不准确的预测。

数据可靠性: 可靠性和准确性取决于几个因素,例如由于手动操作造成的人为错误 数据标签、数据重复和不准确的数据标签属性。

计算机视觉的用例

计算机视觉的用例

计算机视觉的核心概念与机器学习相结合,以提供日常应用和高级产品。 一些最常见的 计算机视觉应用 ,那恭喜你,

面部识别: 面部识别应用程序是计算机视觉的一个非常常见的例子。 社交媒体应用程序使用 面部识别 识别和标记照片中的用户。 CV 算法将图像中的人脸与其面部轮廓数据库进行匹配。

医学影像: 医学影像学 计算机视觉数据 通过自动执行关键任务(例如检测肿瘤或癌性皮肤病变),在医疗保健服务中发挥着重要作用。

零售及电商行业: 电子商务行业也发现计算机视觉技术很有用。 他们使用一种算法来识别衣物并轻松对其进行分类。 这有助于改进搜索和推荐以获得更好的用户体验。

自动驾驶汽车: 计算机视觉正在为先进技术铺平道路 自主车辆 通过增强他们了解环境的能力。 CV 软件提供了数千个不同角度的视频捕获。 它们经过处理和分析以了解道路标志并检测其他车辆、行人、物体和其他边缘情况。

那么,开发高端、高效、可靠的第一步是什么? 在 ML 模型上训练的计算机视觉解决方案?

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[另请阅读: AI 训练数据入门指南:定义、示例、数据集]

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