ขั้นตอนแรกในการปรับใช้แอปพลิเคชันที่ใช้การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์คือการพัฒนากลยุทธ์การรวบรวมข้อมูล ข้อมูลที่ถูกต้อง ไดนามิก และในปริมาณมากจำเป็นต้องประกอบเข้าด้วยกันก่อนขั้นตอนต่อไป เช่น การติดฉลากและ คำอธิบายประกอบรูปภาพ สามารถดำเนินการได้ แม้ว่าการรวบรวมข้อมูลจะมีบทบาทสำคัญในผลลัพธ์ของแอปพลิเคชันการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ แต่ก็มักจะถูกมองข้าม
พื้นที่ การรวบรวมข้อมูลวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ ควรเป็นแบบที่สามารถทำงานได้อย่างแม่นยำในโลกที่ซับซ้อนและไม่หยุดนิ่ง ควรใช้ข้อมูลที่เลียนแบบโลกธรรมชาติที่เปลี่ยนแปลงอย่างถูกต้องเพื่อฝึกระบบ ML
ก่อนที่เราจะเรียนรู้เกี่ยวกับคุณสมบัติที่ต้องมีในชุดข้อมูลและสำรวจวิธีการสร้างชุดข้อมูลที่ได้รับการพิสูจน์แล้ว เรามาทำความเข้าใจสาเหตุและเวลาขององค์ประกอบหลักสองประการของการรวบรวมข้อมูลกันก่อน
เรามาเริ่มกันที่ “ทำไม”
เหตุใดการรวบรวมข้อมูลที่มีคุณภาพจึงมีความสำคัญต่อการพัฒนาแอปพลิเคชัน CV
ตามรายงานล่าสุดที่เผยแพร่ระบุว่า กำลังรวบรวมข้อมูล ได้กลายเป็นอุปสรรคสำคัญสำหรับบริษัทคอมพิวเตอร์วิทัศน์ การขาดข้อมูลที่เพียงพอ (44%) และความครอบคลุมของข้อมูลที่ไม่ดี (47%) เป็นสาเหตุหลักบางประการที่ทำให้เกิดความยุ่งยากเกี่ยวกับข้อมูล นอกจากนี้, ลด 57% ของผู้ตอบแบบสอบถามรู้สึกว่าความล่าช้าในการฝึกอบรม ML บางส่วนสามารถบรรเทาได้หากชุดข้อมูลมีกรณีขอบมากขึ้น
การรวบรวมข้อมูลเป็นขั้นตอนสำคัญในการพัฒนาเครื่องมือที่ใช้ ML และ CV เป็นการรวบรวมเหตุการณ์ในอดีตที่ได้รับการวิเคราะห์เพื่อระบุรูปแบบที่เกิดซ้ำ เมื่อใช้รูปแบบเหล่านี้ ระบบ ML สามารถฝึกฝนเพื่อพัฒนาแบบจำลองการคาดการณ์ที่มีความแม่นยำสูง
โมเดล CV เชิงคาดการณ์นั้นดีพอๆ กับข้อมูลที่คุณฝึกฝนเท่านั้น สำหรับแอปพลิเคชันหรือเครื่องมือ CV ที่มีประสิทธิภาพสูง คุณต้องฝึกอัลกอริทึมให้ปราศจากข้อผิดพลาด หลากหลาย มีความเกี่ยวข้อง ภาพคุณภาพสูง.
เหตุใดการรวบรวมข้อมูลจึงเป็นงานที่สำคัญและท้าทาย
การรวบรวมข้อมูลที่มีค่าและมีคุณภาพจำนวนมากสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชันการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์อาจสร้างความท้าทายให้กับทั้งธุรกิจขนาดใหญ่และขนาดเล็ก
แล้วบริษัททั่วไปทำอะไร? พวกเขาเข้าไปเพื่อ การจัดหาข้อมูลวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์.
แม้ว่าชุดข้อมูลโอเพ่นซอร์สอาจตอบสนองความต้องการในทันทีของคุณ แต่ชุดข้อมูลเหล่านี้อาจเต็มไปด้วยความไม่ถูกต้อง ปัญหาทางกฎหมาย และความลำเอียง ไม่มีการรับประกันว่าชุดข้อมูลจะเป็นประโยชน์หรือเหมาะสำหรับ โครงการคอมพิวเตอร์วิทัศน์. ข้อเสียบางประการของการใช้ชุดข้อมูลโอเพ่นซอร์สมีดังนี้:
- คุณภาพของภาพและวิดีโอในชุดข้อมูลทำให้ใช้ข้อมูลไม่ได้
- ชุดข้อมูลอาจขาดความหลากหลาย
- ชุดข้อมูลสามารถเติมข้อมูลได้ แต่ขาดการติดฉลากและคำอธิบายประกอบที่ถูกต้อง ส่งผลให้โมเดลมีประสิทธิภาพต่ำ
- อาจมีการบังคับทางกฎหมายที่ชุดข้อมูลอาจเพิกเฉย
ที่นี่ เราตอบคำถามในส่วนที่สองของเรา นั่นคือ 'เมื่อ'
การสร้างข้อมูลตามความต้องการกลายเป็นกลยุทธ์ที่เหมาะสมเมื่อใด
เมื่อวิธีการรวบรวมข้อมูลที่คุณใช้ไม่ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ คุณต้องหันไปใช้ a การรวบรวมข้อมูลที่กำหนดเอง เทคนิค. ชุดข้อมูลแบบกำหนดเองหรือตามความต้องการนั้นสร้างขึ้นจากกรณีการใช้งานที่โมเดลการมองเห็นคอมพิวเตอร์ของคุณเติบโต เนื่องจากได้รับการปรับแต่งอย่างแม่นยำสำหรับการฝึกอบรม AI
ด้วยการสร้างข้อมูลตามความต้องการ จึงเป็นไปได้ที่จะขจัดอคติและเพิ่มไดนามิก คุณภาพ และความหนาแน่นให้กับชุดข้อมูล ยิ่งไปกว่านั้น คุณยังสามารถคำนึงถึงกรณีขอบ ซึ่งจะช่วยให้คุณสร้างแบบจำลองที่ตอบสนองความซับซ้อนและคาดเดาไม่ได้ของโลกแห่งความเป็นจริงได้สำเร็จ
พื้นฐานของการรวบรวมข้อมูลที่กำหนดเอง
ตอนนี้ เราทราบแล้วว่าวิธีแก้ปัญหาสำหรับความต้องการในการรวบรวมข้อมูลของคุณคือการสร้างชุดข้อมูลแบบกำหนดเอง อย่างไรก็ตาม การรวบรวมรูปภาพและวิดีโอจำนวนมหาศาลภายในองค์กรอาจเป็นความท้าทายที่สำคัญสำหรับธุรกิจส่วนใหญ่ โซลูชันต่อไปคือการจ้างผู้สร้างข้อมูลให้กับผู้ให้บริการรวบรวมข้อมูลระดับพรีเมียม
- ความเชี่ยวชาญ: ผู้เชี่ยวชาญด้านการรวบรวมข้อมูลมีเครื่องมือ เทคนิค และอุปกรณ์เฉพาะเพื่อสร้างภาพและวิดีโอที่สอดคล้องกับข้อกำหนดของโครงการ
- ประสบการณ์: ผู้เชี่ยวชาญด้านการสร้างข้อมูลและบริการคำอธิบายประกอบ ควรจะสามารถรวบรวมข้อมูลที่สอดคล้องกับความต้องการของโครงการ
- การจำลอง: เนื่องจากการรวบรวมข้อมูลขึ้นอยู่กับความถี่ของเหตุการณ์ที่จะบันทึก การกำหนดเป้าหมายเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นไม่บ่อยหรือในกรณีขอบจึงกลายเป็นความท้าทาย
เพื่อลดปัญหานี้ บริษัทที่มีประสบการณ์จะจำลองหรือจำลองสถานการณ์การฝึกอบรมขึ้นมา ภาพจำลองที่เหมือนจริงเหล่านี้ช่วยเพิ่มชุดข้อมูลโดยการสร้างสภาพแวดล้อมที่ยากต่อการค้นหา - การปฏิบัติตาม: เมื่อการรวบรวมชุดข้อมูลได้รับการว่าจ้างจากภายนอกให้กับผู้จำหน่ายที่เชื่อถือได้ การปฏิบัติตามข้อกำหนดทางกฎหมายและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดจะง่ายขึ้น
การประเมินคุณภาพของชุดข้อมูลการฝึกอบรม
แม้ว่าเราได้กำหนดสิ่งที่จำเป็นสำหรับชุดข้อมูลในอุดมคติแล้ว เรามาพูดถึงการประเมินคุณภาพของชุดข้อมูลกัน
ความเพียงพอของข้อมูล: ยิ่งชุดข้อมูลของคุณมีอินสแตนซ์ที่มีป้ายกำกับมากเท่าใด โมเดลก็ยิ่งดีเท่านั้น
ไม่มีคำตอบที่แน่นอนเกี่ยวกับจำนวนข้อมูลที่คุณอาจต้องการสำหรับโครงการของคุณ อย่างไรก็ตาม ปริมาณข้อมูลขึ้นอยู่กับประเภทและคุณสมบัติที่มีอยู่ในแบบจำลองของคุณ เริ่มกระบวนการรวบรวมข้อมูลอย่างช้าๆ และเพิ่มปริมาณโดยขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของโมเดล
ความแปรปรวนของข้อมูล: นอกจากปริมาณแล้ว ความแปรปรวนของข้อมูลก็มีความสำคัญเช่นกันเมื่อต้องพิจารณาเมื่อกำหนดคุณภาพของชุดข้อมูล การมีตัวแปรหลายตัวจะลบล้างความไม่สมดุลของข้อมูลและช่วยเพิ่มมูลค่าให้กับอัลกอริทึม
ความหลากหลายของข้อมูล: โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกเติบโตบนความหลากหลายและไดนามิกของข้อมูล เพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลไม่เอนเอียงหรือไม่สอดคล้องกัน ให้หลีกเลี่ยงสถานการณ์ที่นำเสนอมากเกินไปหรือน้อยเกินไป
ตัวอย่างเช่น สมมติว่าแบบจำลองได้รับการฝึกอบรมเพื่อระบุรูปภาพของรถยนต์ และแบบจำลองได้รับการฝึกอบรมเฉพาะเกี่ยวกับรูปภาพรถยนต์ที่ถ่ายในเวลากลางวัน ในกรณีนั้น มันจะให้การทำนายที่ไม่ถูกต้องเมื่อเปิดเผยในตอนกลางคืน
ความน่าเชื่อถือของข้อมูล: ความน่าเชื่อถือและความแม่นยำขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ เช่น ข้อผิดพลาดของมนุษย์เนื่องจากคู่มือ การติดฉลากข้อมูลการทำซ้ำข้อมูล และแอตทริบิวต์การติดฉลากข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง
ใช้กรณีของการมองเห็นคอมพิวเตอร์
แนวคิดหลักของการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ถูกรวมเข้ากับการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อมอบแอปพลิเคชันในชีวิตประจำวันและผลิตภัณฑ์ขั้นสูง บางส่วนที่พบมากที่สุด แอพพลิเคชั่นคอมพิวเตอร์วิชั่น เป็น
การจดจำใบหน้า: แอปพลิเคชันการจดจำใบหน้าเป็นตัวอย่างทั่วไปของการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ แอปพลิเคชั่นโซเชียลมีเดียใช้ การจดจำใบหน้า เพื่อระบุและแท็กผู้ใช้ในรูปภาพ อัลกอริทึม CV จะจับคู่ใบหน้าในภาพกับฐานข้อมูลโปรไฟล์ใบหน้า
ถ่ายภาพทางการแพทย์: ภาพทางการแพทย์ ข้อมูลสำหรับการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ มีบทบาทสำคัญในการให้บริการด้านสุขภาพโดยการทำงานที่สำคัญโดยอัตโนมัติ เช่น การตรวจหาเนื้องอกหรือรอยโรคที่ผิวหนังที่เป็นมะเร็ง
อุตสาหกรรมค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซ: อุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซยังพบว่าเทคโนโลยีการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์มีประโยชน์ พวกเขาใช้อัลกอริทึมที่ระบุเสื้อผ้าและจัดประเภทได้อย่างง่ายดาย สิ่งนี้ช่วยปรับปรุงการค้นหาและคำแนะนำเพื่อประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดียิ่งขึ้น
รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ: วิสัยทัศน์ของคอมพิวเตอร์กำลังปูทางไปสู่ขั้นสูง ยานพาหนะอิสระ โดยการเพิ่มขีดความสามารถในการทำความเข้าใจสภาพแวดล้อมของพวกเขา ซอฟต์แวร์ CV ได้รับการป้อนด้วยการจับภาพวิดีโอหลายพันรายการจากมุมต่างๆ ข้อมูลเหล่านี้ได้รับการประมวลผลและวิเคราะห์เพื่อทำความเข้าใจป้ายจราจรและตรวจจับยานพาหนะ คนเดินถนน วัตถุ และสถานการณ์ฉุกเฉินอื่นๆ
ดังนั้น อะไรคือขั้นตอนแรกในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ระดับไฮเอนด์ มีประสิทธิภาพ และเชื่อถือได้ โซลูชันการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ได้รับการฝึกฝนในโมเดล ML?
ค้นหาผู้เชี่ยวชาญด้านการรวบรวมข้อมูลและผู้เชี่ยวชาญด้านคำอธิบายประกอบที่สามารถให้คุณภาพสูงสุด ข้อมูลการฝึกอบรม AI สำหรับการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ พร้อมคำอธิบายประกอบแบบมนุษย์ในลูปผู้เชี่ยวชาญเพื่อรับรองความถูกต้อง
ด้วยชุดข้อมูลขนาดใหญ่ หลากหลาย และมีคุณภาพสูง คุณสามารถมุ่งเน้นไปที่การฝึกอบรม ปรับแต่ง ออกแบบ และปรับใช้โซลูชันการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ขนาดใหญ่รุ่นถัดไป และตามหลักการแล้ว พันธมิตรด้านบริการข้อมูลของคุณควรเป็น Shaip ซึ่งเป็นผู้นำอุตสาหกรรมในการให้บริการการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ที่ผ่านการทดสอบตั้งแต่ต้นทางจนถึงปลายทางสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI ในโลกแห่งความเป็นจริง
[อ่านเพิ่มเติม: คู่มือเริ่มต้นข้อมูลการฝึกอบรม AI: คำจำกัดความ ตัวอย่าง ชุดข้อมูล]
