Bước đầu tiên trong việc triển khai các ứng dụng dựa trên thị giác máy tính là phát triển chiến lược thu thập dữ liệu. Cần phải thu thập dữ liệu chính xác, năng động và với số lượng lớn trước khi tiến hành các bước tiếp theo, chẳng hạn như gắn nhãn và chú thích hình ảnh . Mặc dù việc thu thập dữ liệu đóng vai trò quan trọng đối với kết quả của các ứng dụng thị giác máy tính, nhưng nó thường bị bỏ qua.
Việc thu thập dữ liệu thị giác máy tính cần phải đảm bảo tính chính xác trong một thế giới phức tạp và năng động. Dữ liệu mô phỏng chính xác thế giới tự nhiên đang thay đổi cần được sử dụng để huấn luyện các hệ thống học máy.
Trước khi chúng ta tìm hiểu về những phẩm chất cần phải có trong tập dữ liệu và khám phá các phương pháp tạo tập dữ liệu đã được chứng minh, hãy giải quyết lý do tại sao và khi nào của hai yếu tố chính của việc thu thập dữ liệu.
Hãy bắt đầu với câu hỏi “tại sao”.
Tại sao việc thu thập dữ liệu chất lượng tốt lại quan trọng để phát triển các ứng dụng CV?
Theo một báo cáo gần đây, việc thu thập dữ liệu đã trở thành một trở ngại đáng kể đối với các công ty về thị giác máy tính. Thiếu dữ liệu đầy đủ (44%) và phạm vi dữ liệu kém (47%) là một số nguyên nhân chính gây ra các vấn đề liên quan đến dữ liệu. Hơn nữa, 57% số người được hỏi cho rằng một số sự chậm trễ trong quá trình huấn luyện học máy có thể được giảm bớt nếu tập dữ liệu chứa nhiều trường hợp ngoại lệ hơn.
Thu thập dữ liệu là một bước quan trọng trong việc phát triển các công cụ dựa trên ML và CV. Nó là một tập hợp các sự kiện trong quá khứ được phân tích để xác định các mẫu định kỳ. Sử dụng các mẫu này, các hệ thống ML có thể được đào tạo để phát triển các mô hình dự đoán có độ chính xác cao.
Các mô hình thị giác máy tính dự đoán chỉ tốt khi dữ liệu dùng để huấn luyện chúng tốt. Để có một ứng dụng hoặc công cụ thị giác máy tính hiệu suất cao, bạn cần huấn luyện thuật toán trên các hình ảnh chất lượng cao , đa dạng, phù hợp và không có lỗi.
Tại sao Thu thập dữ liệu là một nhiệm vụ quan trọng và đầy thách thức?
Việc thu thập số lượng lớn dữ liệu có giá trị và chất lượng để phát triển các ứng dụng thị giác máy tính có thể là một thách thức đối với cả doanh nghiệp lớn và nhỏ.
Vậy các công ty thường làm gì? Họ sẽ tìm cách thu thập dữ liệu thị giác máy tính.
Mặc dù các bộ dữ liệu mã nguồn mở có thể đáp ứng nhu cầu trước mắt của bạn, nhưng chúng cũng có thể chứa đầy những sai sót, vấn đề pháp lý và sự thiên vị. Không có gì đảm bảo rằng bộ dữ liệu sẽ hữu ích hoặc phù hợp cho các dự án thị giác máy tính . Một số nhược điểm của việc sử dụng các bộ dữ liệu mã nguồn mở như sau:
- Chất lượng hình ảnh và video trong bộ dữ liệu làm cho dữ liệu không sử dụng được.
- Bộ dữ liệu có thể thiếu tính đa dạng
- Tập dữ liệu có thể được điền nhưng thiếu ghi nhãn và chú thích chính xác, dẫn đến các mô hình hoạt động kém.
- Có thể có những ràng buộc pháp lý mà bộ dữ liệu có thể bỏ qua.
Ở đây, chúng tôi trả lời phần thứ hai của câu hỏi - 'khi nào
Khi nào việc tạo dữ liệu riêng biệt trở thành chiến lược phù hợp?
Khi các phương pháp thu thập dữ liệu bạn đang sử dụng không mang lại kết quả mong muốn, bạn cần chuyển sang kỹ thuật thu thập dữ liệu tùy chỉnh . Các tập dữ liệu tùy chỉnh hoặc được thiết kế riêng được tạo ra từ chính xác trường hợp sử dụng mà mô hình thị giác máy tính của bạn hoạt động hiệu quả nhất, vì chúng được tùy chỉnh chính xác cho việc huấn luyện AI.
Với việc tạo dữ liệu riêng biệt, có thể loại bỏ sai lệch và thêm tính năng động, chất lượng và mật độ cho bộ dữ liệu. Hơn nữa, bạn cũng có thể tính đến các trường hợp cạnh, điều này sẽ cho phép bạn tạo một mô hình phục vụ thành công cho sự phức tạp và không thể đoán trước của thế giới thực.
Nguyên tắc cơ bản của Thu thập dữ liệu tùy chỉnh
Giờ đây, chúng tôi biết rằng giải pháp cho nhu cầu thu thập dữ liệu của bạn có thể là tạo bộ dữ liệu tùy chỉnh. Tuy nhiên, việc thu thập số lượng lớn hình ảnh và video trong nhà có thể là một thách thức lớn đối với hầu hết các doanh nghiệp. Giải pháp tiếp theo sẽ là thuê ngoài việc tạo dữ liệu cho các nhà cung cấp dịch vụ thu thập dữ liệu cao cấp.
- Chuyên môn: Một chuyên gia thu thập dữ liệu có các công cụ, kỹ thuật và thiết bị chuyên dụng để tạo hình ảnh và video phù hợp với yêu cầu của dự án.
- Kinh nghiệm: Chuyên gia dịch vụ chú thích và tạo dữ liệu sẽ có thể thu thập dữ liệu phù hợp với nhu cầu của dự án.
- Mô phỏng: Vì việc thu thập dữ liệu phụ thuộc vào tần suất của các sự kiện được ghi lại, nên việc nhắm mục tiêu các sự kiện không thường xuyên xảy ra hoặc trong các tình huống đặc biệt sẽ trở thành một thách thức.
Để giảm thiểu điều này, các công ty có kinh nghiệm mô phỏng hoặc tạo ra các kịch bản đào tạo một cách giả tạo. Những hình ảnh mô phỏng thực tế này giúp tăng cường tập dữ liệu bằng cách xây dựng các môi trường khó tìm. - Tuân thủ: Khi việc thu thập tập dữ liệu được giao cho các nhà cung cấp đáng tin cậy thuê ngoài, việc đảm bảo tuân thủ luật pháp và các phương pháp hay nhất sẽ dễ dàng hơn.
Đánh giá chất lượng tập dữ liệu huấn luyện
Mặc dù chúng tôi đã thiết lập các yếu tố cần thiết của một bộ dữ liệu lý tưởng, nhưng bây giờ hãy nói về việc đánh giá chất lượng của các bộ dữ liệu.
Tính đầy đủ của dữ liệu: Tập dữ liệu càng có nhiều mẫu được gắn nhãn thì mô hình càng tốt.
Không có câu trả lời chắc chắn cho lượng dữ liệu bạn có thể cần cho dự án của mình. Tuy nhiên, số lượng dữ liệu phụ thuộc vào loại và tính năng có trong mô hình của bạn. Bắt đầu quá trình thu thập dữ liệu từ từ và tăng số lượng tùy thuộc vào độ phức tạp của mô hình.
Tính đa dạng của dữ liệu: Bên cạnh số lượng, tính đa dạng của dữ liệu cũng là yếu tố quan trọng cần xem xét khi đánh giá chất lượng của tập dữ liệu. Việc có nhiều biến số sẽ giúp giảm thiểu sự mất cân bằng dữ liệu và góp phần tăng giá trị cho thuật toán.
Đa dạng dữ liệu: Mô hình học sâu phát triển mạnh nhờ sự đa dạng và năng động của dữ liệu. Để đảm bảo mô hình không bị thiên vị hoặc không nhất quán, hãy tránh việc thể hiện quá mức hoặc thiếu sót các trường hợp cụ thể.
Ví dụ: giả sử một mô hình đang được đào tạo để xác định hình ảnh ô tô và mô hình đó chỉ được đào tạo về hình ảnh ô tô được chụp vào ban ngày. Trong trường hợp đó, nó sẽ đưa ra những dự đoán không chính xác khi tiếp xúc trong đêm.
Độ tin cậy của dữ liệu: Độ tin cậy và độ chính xác phụ thuộc vào nhiều yếu tố, chẳng hạn như lỗi do con người gây ra trong quá trình dán nhãn dữ liệu thủ công , trùng lặp dữ liệu và thuộc tính dán nhãn dữ liệu không chính xác.
Các trường hợp sử dụng thị giác máy tính
Các khái niệm cốt lõi của thị giác máy tính được tích hợp với máy học để tạo ra các ứng dụng hàng ngày và các sản phẩm tiên tiến. Một số ứng dụng thị giác máy tính phổ biến nhất là:
Nhận diện khuôn mặt: Các ứng dụng nhận diện khuôn mặt là một ví dụ rất phổ biến về thị giác máy tính. Các ứng dụng mạng xã hội sử dụng nhận diện khuôn mặt để xác định và gắn thẻ người dùng trong ảnh. Thuật toán thị giác máy tính sẽ so khớp khuôn mặt trong ảnh với cơ sở dữ liệu hồ sơ khuôn mặt của nó.
Hình ảnh y tế: Dữ liệu hình ảnh y tế dành cho thị giác máy tính đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ thiết yếu như phát hiện khối u hoặc tổn thương da do ung thư.
Ngành bán lẻ và thương mại điện tử: Ngành thương mại điện tử cũng đang nhận thấy công nghệ thị giác máy tính rất hữu ích. Họ sử dụng thuật toán để nhận diện các mặt hàng quần áo và phân loại chúng một cách dễ dàng. Điều này giúp cải thiện khả năng tìm kiếm và đề xuất sản phẩm, mang lại trải nghiệm người dùng tốt hơn.
Ô tô tự lái: Thị giác máy tính đang mở đường cho các phương tiện tự lái tiên tiến bằng cách nâng cao khả năng hiểu môi trường xung quanh. Phần mềm thị giác máy tính được cung cấp hàng ngàn đoạn video quay từ các góc độ khác nhau. Chúng được xử lý và phân tích để hiểu các biển báo giao thông và phát hiện các phương tiện khác, người đi bộ, vật thể và các tình huống ngoại lệ khác.
Vậy, bước đầu tiên trong việc phát triển một giải pháp thị giác máy tính cao cấp, hiệu quả và đáng tin cậy được huấn luyện trên các mô hình học máy là gì?
Tìm kiếm các chuyên gia thu thập và chú thích dữ liệu có kinh nghiệm, những người có thể cung cấp dữ liệu huấn luyện AI chất lượng cao nhất cho thị giác máy tính, kết hợp với các chuyên gia chú thích có kinh nghiệm thực hiện để đảm bảo độ chính xác.
Với tập dữ liệu lớn, đa dạng, chất lượng cao, bạn có thể tập trung vào đào tạo, điều chỉnh, thiết kế và triển khai giải pháp thị giác máy tính lớn tiếp theo. Và lý tưởng nhất, đối tác dịch vụ dữ liệu của bạn phải là Shaip, công ty hàng đầu trong ngành cung cấp các dịch vụ thị giác máy tính được thử nghiệm từ đầu đến cuối để phát triển các ứng dụng AI trong thế giới thực.
[Xem thêm: Hướng dẫn cơ bản về dữ liệu huấn luyện AI: Định nghĩa, ví dụ, bộ dữ liệu ]
