Datenerhebung für Computer Vision

Erkundung des Wann, Warum und Wie der Datenerfassung für Computer Vision

Der erste Schritt bei der Bereitstellung von Computer-Vision-basierten Anwendungen ist die Entwicklung einer Datenerfassungsstrategie. Daten, die genau, dynamisch und in beträchtlichen Mengen sind, müssen vor weiteren Schritten wie Etikettierung und zusammengestellt werden Bildanmerkung, vorgenommen werden können. Obwohl die Datenerfassung eine entscheidende Rolle für das Ergebnis von Computer-Vision-Anwendungen spielt, wird sie oft übersehen.

Das Computer Vision Datensammlung sollte so beschaffen sein, dass es in einer komplexen und dynamischen Welt präzise arbeiten kann. Daten, die die sich verändernde natürliche Welt genau nachahmen, sollten zum Trainieren von ML-Systemen verwendet werden.

Bevor wir etwas über die Must-Have-Eigenschaften eines Datensatzes erfahren und die bewährten Methoden der Datensatzerstellung untersuchen, wollen wir uns mit dem Warum und Wann von zwei vorherrschenden Elementen der Datenerfassung befassen.

Beginnen wir mit dem „Warum“.

Warum ist eine qualitativ hochwertige Datenerhebung wichtig für die Entwicklung von CV-Anwendungen?

Laut einem kürzlich veröffentlichten Bericht Daten sammeln ist zu einem erheblichen Hindernis für Computer-Vision-Unternehmen geworden. Der Mangel an ausreichenden Daten (44 %) und die schlechte Datenabdeckung (47 %) waren einige der Hauptgründe für datenbezogene Komplikationen. Darüber hinaus, 57% der Befragten waren der Meinung, dass einige der ML-Schulungsverzögerungen hätten verringert werden können, wenn der Datensatz mehr Randfälle enthalten hätte.

Die Datenerfassung ist ein entscheidender Schritt bei der Entwicklung von ML- und CV-basierten Tools. Es ist eine Sammlung vergangener Ereignisse, die analysiert werden, um wiederkehrende Muster zu identifizieren. Mithilfe dieser Muster können die ML-Systeme trainiert werden, um hochgenaue Vorhersagemodelle zu entwickeln.

Prädiktive CV-Modelle sind nur so gut wie die Daten, mit denen Sie sie trainieren. Für eine leistungsstarke CV-Anwendung oder ein Tool müssen Sie den Algorithmus auf fehlerfreie, vielfältige, relevante, Bilder hoher Qualität

Warum ist die Datenerfassung eine kritische und herausfordernde Aufgabe?

Das Sammeln großer Mengen wertvoller und hochwertiger Daten für die Entwicklung von Computer-Vision-Anwendungen kann sowohl für große als auch für kleine Unternehmen eine Herausforderung darstellen. 

Was also tun Unternehmen im Allgemeinen? Sie gehen hinein Computing Vision Data Sourcing.

Während Open-Source-Datensätze Ihren unmittelbaren Bedürfnissen dienen können, können sie auch voller Ungenauigkeiten, rechtlicher Probleme und Voreingenommenheit sein. Es gibt keine Garantie dafür, dass der Datensatz nützlich oder geeignet ist Computer-Vision-Projekte. Einige Nachteile der Verwendung von Open-Source-Datensätzen sind wie folgt:

  • Die Bild- und Videoqualität im Datensatz macht die Daten unbrauchbar. 
  • Dem Datensatz könnte es an Diversität fehlen
  • Der Datensatz könnte ausgefüllt werden, aber es fehlen genaue Beschriftungen und Anmerkungen, was zu schlecht funktionierenden Modellen führt. 
  • Es könnte rechtliche Zwänge geben, die der Datensatz ignorieren könnte.

Hier beantworten wir den zweiten Teil unserer Frage – das „Wann

Wann wird maßgeschneiderte Datenerstellung zur richtigen Strategie?

Wenn die von Ihnen eingesetzten Datenerfassungsmethoden nicht die gewünschten Ergebnisse liefern, müssen Sie sich an wenden a benutzerdefinierte Datenerfassung Technik. Benutzerdefinierte oder maßgeschneiderte Datensätze werden genau aus dem Anwendungsfall erstellt, auf dem Ihr Computer-Vision-Modell basiert, da sie genau auf das KI-Training zugeschnitten sind.

Mit der maßgeschneiderten Datenerstellung ist es möglich, Verzerrungen zu beseitigen und den Datensätzen Dynamik, Qualität und Dichte zu verleihen. Darüber hinaus können Sie auch Grenzfälle berücksichtigen, wodurch Sie ein Modell erstellen können, das die Komplexität und Unvorhersehbarkeit der realen Welt erfolgreich berücksichtigt.

Lassen Sie uns noch heute Ihre Anforderungen an KI-Trainingsdaten besprechen.

Grundlagen der benutzerdefinierten Datenerfassung

Jetzt wissen wir, dass die Lösung für Ihre Datenerfassungsanforderungen darin bestehen könnte, benutzerdefinierte Datensätze zu erstellen. Dennoch könnte die interne Erfassung riesiger Mengen an Bildern und Videos für die meisten Unternehmen eine große Herausforderung darstellen. Die nächste Lösung wäre die Auslagerung der Datenerstellung an erstklassige Datenerfassungsanbieter.

Grundlagen der benutzerdefinierten Datenerfassung

  • Expertise: Ein Datenerfassungsexperte verfügt über die spezialisierten Werkzeuge, Techniken und Geräte, um Bilder und Videos zu erstellen, die auf die Projektanforderungen abgestimmt sind.
  • Erfahrung: Experten für Datenerstellungs- und Anmerkungsdienste sollte in der Lage sein, Daten zu sammeln, die auf die Bedürfnisse des Projekts abgestimmt sind.
  • Simulationen: Da die Datenerfassung von der Häufigkeit der zu erfassenden Ereignisse abhängt, wird die Ausrichtung auf Ereignisse, die selten oder in Randszenarien auftreten, zu einer Herausforderung.
    Um dies abzumildern, simulieren oder erstellen erfahrene Unternehmen Trainingsszenarien künstlich. Diese realistisch simulierten Bilder helfen dabei, den Datensatz zu erweitern, indem schwer zu findende Umgebungen konstruiert werden.
  • Kundenbindung: Wenn die Erfassung von Datensätzen an zuverlässige Anbieter ausgelagert wird, ist es einfacher, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Best Practices sicherzustellen.

Bewertung der Qualität von Trainingsdatensätzen

Während wir die Grundlagen eines idealen Datensatzes festgelegt haben, wollen wir nun über die Bewertung der Qualitäten von Datensätzen sprechen.

Datenausreichend: Je mehr beschriftete Instanzen Ihr Dataset hat, desto besser ist das Modell.

Es gibt keine definitive Antwort auf die Datenmenge, die Sie für Ihr Projekt benötigen. Die Datenmenge hängt jedoch von der Art und den Merkmalen Ihres Modells ab. Starten Sie den Datenerfassungsprozess langsam und erhöhen Sie die Menge je nach Modellkomplexität.

Datenvariabilität: Neben der Quantität ist auch die Datenvariabilität zu berücksichtigen, wenn die Qualität des Datensatzes bestimmt wird. Wenn mehrere Variablen vorhanden sind, wird das Datenungleichgewicht aufgehoben und der Mehrwert des Algorithmus erhöht.

Datenvielfalt: Ein Deep-Learning-Modell lebt von Datenvielfalt und -dynamik. Um sicherzustellen, dass das Modell nicht verzerrt oder inkonsistent ist, vermeiden Sie Szenarien, die über- oder unterrepräsentiert sind.

Angenommen, ein Modell wird trainiert, um Bilder von Autos zu identifizieren, und das Modell wurde nur mit Autobildern trainiert, die bei Tageslicht aufgenommen wurden. In diesem Fall liefert es ungenaue Vorhersagen, wenn es während der Nacht ausgesetzt wird.

Datenzuverlässigkeit: Zuverlässigkeit und Genauigkeit hängen von mehreren Faktoren ab, wie z. B. menschlichen Fehlern aufgrund manueller Datenkennzeichnung, Duplizierung von Daten und ungenaue Datenkennzeichnungsattribute.

Anwendungsfälle von Computer Vision

Anwendungsfälle von Computer Vision

Die Kernkonzepte des maschinellen Sehens werden mit maschinellem Lernen integriert, um alltägliche Anwendungen und fortschrittliche Produkte bereitzustellen. Einige der häufigsten Computer Vision-Anwendungen sind

Gesichtserkennung: Gesichtserkennungsanwendungen sind ein sehr verbreitetes Beispiel für Computer Vision. Nutzung von Social-Media-Anwendungen Gesichtserkennung um Benutzer auf Fotos zu identifizieren und zu markieren. Der CV-Algorithmus gleicht das Gesicht in Bildern mit seiner Gesichtsprofildatenbank ab.

Medizinische Bildgebung: Medizinische Bildgebung Daten für Computer Vision spielt eine wichtige Rolle in der Gesundheitsversorgung, indem kritische Aufgaben wie die Erkennung von Tumoren oder krebsartigen Hautläsionen automatisiert werden.

Einzelhandelsindustrie: Auch die E-Commerce-Branche findet die Computer-Vision-Technologie nützlich. Sie verwenden einen Algorithmus, der Kleidungsstücke identifiziert und leicht klassifiziert. Dies trägt dazu bei, die Suche und Empfehlungen für eine bessere Benutzererfahrung zu verbessern.

Autonome Autos: Computer Vision ebnet den Weg für Fortgeschrittene autonome Fahrzeuge indem sie ihre Fähigkeiten verbessern, ihre Umwelt zu verstehen. Die CV-Software wird mit Tausenden von Videoaufnahmen aus verschiedenen Blickwinkeln gespeist. Sie werden verarbeitet und analysiert, um Verkehrszeichen zu verstehen und andere Fahrzeuge, Fußgänger, Objekte und andere Randszenarien zu erkennen.

Was ist also der erste Schritt zur Entwicklung einer hochwertigen, effizienten und zuverlässigen Computer-Vision-Lösung, die auf ML-Modellen trainiert wird?

Suche nach Experten für Datensammlung und Anmerkungsexperten, die die höchste Qualität bieten können KI-Trainingsdaten für Computer Vision mit erfahrenen Human-in-the-Loop-Annotatoren, um die Genauigkeit zu gewährleisten.

Mit einem großen, vielfältigen und qualitativ hochwertigen Datensatz können Sie sich auf Schulung, Feinabstimmung, Design und Bereitstellung der nächsten großen Computer-Vision-Lösung konzentrieren. Und idealerweise sollte Ihr Datenservicepartner Shaip sein, der Branchenführer in der Bereitstellung von End-to-End-Tests Computer-Vision-Dienste für die Entwicklung realer KI-Anwendungen.

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