Datensammlung fir Computer Visioun

Entdeckt d'Wann, Firwat, & Wéi vun Datensammlung fir Computer Visioun

Den éischte Schrëtt fir Computervisioun-baséiert Uwendungen z'installéieren ass eng Datesammlungsstrategie z'entwéckelen. Date genee, dynamesch an a sizable Quantitéite musse versammelt ginn ier weider Schrëtt, wéi d'Etikettéieren an Bild Annotatioun, ënnerholl ka ginn. Och wann d'Datensammlung eng kritesch Roll am Resultat vu Computervisiounsapplikatiounen spillt, gëtt se dacks iwwersinn.

d' Computer Visioun Datensammlung soll esou sinn datt et fäeg ass präzis an enger komplexer an dynamescher Welt ze bedreiwen. Donnéeën déi déi verännert natierlech Welt präzis mimics solle benotzt ginn fir ML Systemer ze trainéieren.

Ier mir iwwer d'Must-Have Qualitéiten an engem Datesaz léieren an déi bewährte Methode vun der Datesetschafung entdecken, loosst eis d'Wurfi a wéini vun zwee predominant Elementer vun der Datesammlung unzegoen.

Loosst eis mam "Firwat" ufänken.

Firwat ass gutt Qualitéitsdatensammlung wichteg fir CV Uwendungen z'entwéckelen?

Laut engem rezente Bericht publizéiert, sammelen Daten ass e wesentleche Hindernis fir Computervisiounsfirmen ginn. Mangel u genuch Donnéeën (44%) a schlecht Dateofdeckung (47%) waren e puer vun den Haaptgrënn fir date verbonne Komplikatiounen. Ausserdeem, 57% vun de Befroten hu gefillt datt e puer vun den ML Trainingsverzögerungen erliichtert kënne ginn wann d'Dateset méi Randfäll enthält.

Datesammlung ass e kritesche Schrëtt bei der Entwécklung vun ML a CV-baséiert Tools. Et ass eng Sammlung vu vergaangenen Eventer déi analyséiert gi fir widderhuelend Mustere z'identifizéieren. Mat dëse Mustere kënnen d'ML Systemer trainéiert ginn fir héich präzis Prädiktivmodeller z'entwéckelen.

Predictive CV Modeller sinn nëmme sou gutt wéi d'Donnéeën op där Dir se trainéiert. Fir eng héich performant CV Uwendung oder Tool, musst Dir den Algorithmus trainéieren op Feelerfräi, divers, relevant, héich-Qualitéit Biller

Firwat ass Datesammlung eng kritesch an Erausfuerderung Aufgab?

Grouss Quantitéite vu wäertvollen a Qualitéitsdaten sammelen fir Computervisiounsapplikatiounen z'entwéckelen kann eng Erausfuerderung fir grouss a kleng Geschäfter stellen. 

Also, wat maachen Firmen allgemeng? Si ginn an fir Rechenzäit Visioun Datesourcing.

Wärend Open-Source Datesätz kënnen Är direkt Bedierfnesser déngen, si kënnen och mat Ongenauegkeeten, juristesche Froen a Viraussetzunge besat ginn. Et gëtt keng Garantie datt den Dataset nëtzlech oder gëeegent ass fir Computer Visioun Projeten. E puer Nodeeler beim Gebrauch vun Open Source Datesätz sinn wéi follegt:

  • D'Bild- a Videoqualitéit am Dataset mécht d'Donnéeën onbrauchbar. 
  • Den Dataset kéint Diversitéit feelen
  • Den Dataset kéint populéiert sinn awer feelt genee Etikettéierung an Annotatioun, wat zu schlecht performante Modeller resultéiert. 
  • Et kéint juristesch Zwang ginn, déi d'Dateset ignoréiere kéint.

Hei äntweren mir den zweeten Deel vun eiser Fro - de 'wann

Wéini gëtt entspriechend Datekreatioun déi richteg Strategie?

Wann d'Datesammlungsmethoden, déi Dir benotzt, net déi gewënschte Resultater produzéieren, musst Dir Iech wenden a personaliséiert Datensammlung Technik. Benotzerdefinéiert oder spezialiséiert Datesätz ginn aus dem exakte Benotzungsfall gemaach wou Äre Computervisiounsmodell bléift well se präzis fir AI Training personaliséiert sinn.

Mat spezialiséierten Datekreatioun ass et méiglech Bias ze eliminéieren an Dynamik, Qualitéit an Dicht un d'Datesätz ze addéieren. Ausserdeem kënnt Dir och Randfäll berücksichtegen, wat Iech erlaabt e Modell ze kreéieren deen erfollegräich op d'Komplexitéiten an d'Onberechenbarkeet vun der realer Welt entsprécht.

Fundamentals vun Custom Data Collection

Elo wësse mir datt d'Léisung fir Är Datesammlungsbedierfnesser kéint personaliséiert Datesätz erstellen. Wéi och ëmmer, massiv Quantitéite vu Biller a Videoen intern ze sammelen kéint eng grouss Erausfuerderung fir déi meescht Geschäfter sinn. Déi nächst Léisung wier d'Outsourcing vun der Dateschafung u Premium Datesammlung Ubidder.

Benotzerdefinéiert Datensammlung Fundamenter

  • Expertise: En Datesammlungsexpert huet déi spezialiséiert Tools, Techniken, an Ausrüstung fir Biller a Videoen ze kreéieren déi mat de Projetsufuerderunge ausgeglach sinn.
  • Erfahrung: Datekreatioun an Annotatiounsservicer Experten soll fäeg sinn Daten ze sammelen, déi mat de Bedierfnesser vum Projet ausgeriicht sinn.
  • Simulatioune: Zënter datt d'Datensammlung hänkt vun der Frequenz vun den Eventer of, déi ageholl ginn, gëtt d'Ziel vun Eventer déi selten oder a Rand-Fall Szenarien optrieden eng Erausfuerderung.
    Fir dëst ze reduzéieren, erfuerene Firmen simuléieren oder kënschtlech Trainingsszenarien erstellen. Dës realistesch simuléiert Biller hëllefen den Dataset ze vergréisseren andeems se Ëmfeld konstruéieren déi schwéier ze fannen sinn.
  • Konformitéit: Wann d'Datasammelung un zouverlässeg Ubidder outsourcéiert ass, ass et méi einfach d'Anhale vun der gesetzlecher Konformitéit a beschten Praktiken ze garantéieren.

Evaluéieren vun der Qualitéit vun Training Datesätz

Wärend mir d'Essenzë vun engem idealen Datesaz etabléiert hunn, loosst eis elo iwwer d'Evaluatioun vun de Qualitéite vun Datesätz schwätzen.

Datensuffizienz: Wat méi grouss d'Zuel vun markéierten Instanzen Ären Datesaz huet, dest besser ass de Modell.

Et gëtt keng definitiv Äntwert op d'Quantitéit un Daten déi Dir fir Äre Projet braucht. Wéi och ëmmer, d'Datequantitéit hänkt vun der Aart a Featuren, déi an Ärem Modell präsent sinn. Fänkt den Datesammlungsprozess lues un, a vergréissert d'Quantitéit ofhängeg vun der Komplexitéit vum Modell.

Daten Variabilitéit: Zousätzlech zu der Quantitéit ass d'Dateverännerlechkeet och wichteg ze berécksiichtegen wann Dir d'Qualitéit vum Dataset bestëmmt. E puer Variablen ze hunn wäert d'Datenongläichgewiicht negéieren an hëllefen de Wäert zum Algorithmus ze addéieren.

Daten Diversitéit: En déif Léiermodell bléift op Datendiversitéit an Dynamik. Fir sécherzestellen datt de Modell net partiell oder inkonsistent ass, vermeiden iwwer- oder ënnerrepresentéierend Szenarie.

Zum Beispill, ugeholl datt e Modell trainéiert gëtt fir Biller vun Autoen z'identifizéieren, an de Modell gouf nëmmen op Autosbiller trainéiert, déi während Dagesliicht erfaasst goufen. An deem Fall wäert et ongenau Prognosen erginn wann se an der Nuecht ausgesat ass.

Daten Zouverlässegkeet: Zouverlässegkeet a Genauegkeet hänkt vu verschiddene Faktoren of, sou wéi mënschleche Feeler wéinst manueller daten Etikettéierung, Duplikatioun vun Daten, an ongenau Dateetiketteringsattributer.

Benotzen Fäll vun Computer Visioun

Benotzt Fäll vu Computervisioun

D'Kärkonzepter vun der Computervisioun sinn integréiert mat Maschinnléiere fir alldeeglech Uwendungen a fortgeschratt Produkter ze liwweren. E puer vun de meeschte gemeinsam Computer Visioun Uwendungen sinn

Gesiichtserkennung: Gesiichtserkennungsapplikatiounen sinn e ganz allgemeng Beispill vu Computervisioun. Sozial Medien Uwendungen benotzen Gesiicht Unerkennung Benotzer op Fotoen z'identifizéieren an ze taggen. De CV Algorithmus passt d'Gesiicht a Biller op seng Gesiichtsprofil Datebank.

Medizinesch Imaging: Medizinesche Beleeg ginn Daten fir Computer Visioun spillt eng grouss Roll an der Gesondheetsversuergung andeems kritesch Aufgaben automatiséiert ginn wéi Tumoren oder kriibserreegend Hautläsiounen z'entdecken.

Retail & eCommerce Industrie: D'ECommerce Industrie fënnt och Computervisiounstechnologie nëtzlech. Si benotzen en Algorithmus deen Kleedungsartikelen identifizéiert an se einfach klasséiert. Dëst hëlleft Sich a Empfehlungen fir eng méi grouss Benotzererfarung ze verbesseren.

Autonom Autoen: Computer Visioun mécht de Wee fir fortgeschratt autonom Autoen andeems se hir Fäegkeeten verbesseren fir hir Ëmwelt ze verstoen. D'CV Software gëtt mat Dausende vu Videoopnamen aus verschiddene Winkelen gefüttert. Si gi veraarbecht an analyséiert fir Stroosseschëlder ze verstoen an aner Gefierer, Foussgänger, Objeten an aner Rand-Fall Szenarie z'entdecken.

Also, wat ass den éischte Schrëtt fir en High-End, effizient an zouverlässeg z'entwéckelen Computer Visioun Léisung trainéiert op ML Modeller?

Sich no Expert Datensammlung an Annotatiounsexperten déi déi héchst Qualitéit ubidden AI Trainingsdaten fir Computer Visioun mat Expert Human-in-the-Loop Annotatoren fir Genauegkeet ze garantéieren.

Mat engem groussen, diversen, héichqualitativen Dataset, kënnt Dir op Training, Tuning, Design an Ausbau vun der nächster grousser Computervisiounsléisung fokusséieren. An am Idealfall sollt Ären Dateservicepartner Shaip sinn, den Industrieleader fir end-to-end getest Computervisiounsservicer ze liwweren fir real-Welt AI Uwendungen z'entwéckelen.

[Lies och: AI Training Data Starter Guide: Definitioun, Beispill, Datesets]

Sozial Share