Definition
Unter Bilddatenerfassung versteht man das Sammeln visueller Datensätze für das Training von Computer-Vision-Systemen. Zu den Quellen zählen Kameras, Drohnen, Satelliten und öffentliche Datensätze.
Zweck
Ziel ist es, sicherzustellen, dass die Modelle über vielfältige Beispiele zum Erlernen visueller Muster in verschiedenen Umgebungen und Anwendungsfällen verfügen.
Bedeutung
- Entscheidend für die Genauigkeit des Computer Vision-Modells.
- Um Voreingenommenheit zu vermeiden, müssen unterschiedliche Beleuchtung, Winkel und demografische Daten berücksichtigt werden.
- Wirft Fragen zum Datenschutz und zur Einwilligung beim Sammeln von Bildern von Menschen auf.
- Hohe Speicher- und Verwaltungsanforderungen.
Funktionsweise
- Definieren Sie Projektziele und Datenanforderungen.
- Sammeln Sie Bilder über Sensoren, APIs oder Repositories.
- Organisieren und beschriften Sie Metadaten zur Rückverfolgbarkeit.
- Sichere Speicherung für Anmerkungen und Schulungen.
- Aktualisieren Sie Datensätze kontinuierlich auf Relevanz.
Beispiele (Reale Welt)
- ImageNet: Großer visueller Datensatz für KI.
- COCO-Datensatz: gesammelte und kommentierte Bilder für die Forschung.
- Google Street View: Von der Kamera erfasste Bilder für Kartierungs- und Sichtaufgaben.
Referenzen / Weiterführende Literatur
- ImageNet-Projekt – Princeton und Stanford.
- COCO-Datensatz – cocodataset.org.
- ISO/IEC TR 20547-5: Big Data-Referenzarchitektur.
- Warum wird für Computer Vision ein Bildtrainingsdatensatz benötigt?
