Thu thập dữ liệu cho thị giác máy tính

Khám phá thời điểm, lý do và cách thức thu thập dữ liệu cho thị giác máy tính

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. Dữ liệu chính xác, động và có số lượng lớn cần được tập hợp trước các bước tiếp theo, chẳng hạn như dán nhãn và chú thích hình ảnh, có thể được đảm nhận. Mặc dù việc thu thập dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong kết quả của các ứng dụng thị giác máy tính, nhưng nó thường bị bỏ qua.

Mô hình thu thập dữ liệu thị giác máy tính phải sao cho nó có khả năng hoạt động chính xác trong một thế giới phức tạp và năng động. Dữ liệu mô phỏng chính xác thế giới tự nhiên đang thay đổi nên được sử dụng để huấn luyện các hệ thống ML.

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 được công bố gần đây, thu thập dữ liệu đã trở thành một trở ngại đáng kể cho các công ty thị giác máy tính. Thiếu dữ liệu đầy đủ (44%) và mức độ bao phủ dữ liệu kém (47%) là một số lý do chính dẫn đến các biến chứng liên quan đến dữ liệu. Hơn thế nữa, 57% trong số những người được hỏi cảm thấy rằng một số sự chậm trễ trong đào tạo ML có thể đã được giảm bớt nếu tập dữ liệu chứa nhiều trường hợp cạnh 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 CV dự đoán chỉ tốt khi dữ liệu bạn huấn luyện chúng. Đối với một ứng dụng hoặc công cụ CV hiệu suất cao, bạn cần đào tạo thuật toán về các thuật toán không có lỗi, đa dạng, phù hợp, hình ảnh chất lượng cao

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. 

Vì vậy, các công ty thường làm gì? Họ vào để nguồn dữ liệu tầm nhìn máy tính.

Mặc dù các bộ dữ liệu nguồn mở có thể phục vụ nhu cầu trước mắt của bạn, nhưng chúng cũng có thể chứa đựng những điểm không chính xác, các vấn đề pháp lý và sự thiên vị. Không có gì đảm bảo rằng tập dữ liệu sẽ hữu ích hoặc phù hợp với dự án thị giác máy tính. Một số nhược điểm của việc sử dụng 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 sử dụng không mang lại kết quả mong muốn, bạn cần chuyển sang a thu thập dữ liệu tùy chỉnh kĩ thuật. Các bộ dữ liệu tùy chỉnh hoặc riêng biệt được tạo ra từ trường hợp sử dụng chính xác mà mô hình thị giác máy tính của bạn sẽ phát triển mạnh vì chúng được tùy chỉnh chính xác để đào tạo 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.

Hãy thảo luận về yêu cầu Dữ liệu đào tạo AI của bạn ngay hôm nay.

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.

Nguyên tắc cơ bản về thu thập dữ liệu tùy chỉnh

  • 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.

Dữ liệu đầy đủ: Tập dữ liệu của bạn có số lượng phiên bản được gắn nhãn càng nhiều 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.

Biến dữ liệu: Ngoài số lượng, tính biến thiên của dữ liệu cũng rất quan trọng cần xem xét khi xác định chất lượng của tập dữ liệu. Việc có nhiều biến sẽ làm mất cân bằng dữ liệu và hỗ trợ thêm giá trị cho thuật toán.

Đa dạng dữ liệu: Một mô hình học sâu phát triển mạnh về sự đa dạng và năng động của dữ liệu. Để đảm bảo rằng mô hình không bị sai lệch hoặc không nhất quán, hãy tránh các tình huống đại diện quá mức hoặc dưới mức.

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 một số yếu tố, chẳng hạn như lỗi của con người do thao tác thủ công ghi nhãn dữ liệu, trùng lặp dữ liệu và các thuộc tính ghi nhãn dữ liệu không chính xác.

Các trường hợp sử dụng thị giác máy tính

Các trường hợp sử dụng thị giác máy tính

Các khái niệm cốt lõi về thị giác máy tính được tích hợp với máy học để cung cấp các ứng dụng hàng ngày và các sản phẩm tiên tiến. Một số phổ biến nhất ứng dụng thị giác máy tính đang

Nhận dạng khuôn mặt: Các ứng dụng nhận dạng khuôn mặt là một ví dụ rất phổ biến về thị giác máy tính. Ứng dụng truyền thông xã hội sử dụng nhận dạng khuôn mặt để xác định và gắn thẻ người dùng trong ảnh. Thuật toán CV khớp khuôn mặt trong ảnh với cơ sở dữ liệu hồ sơ khuôn mặt của nó.

Hình ảnh y tế: Hình ảnh y tế dữ liệu thị giác máy tính đóng một vai trò quan trọng trong việc cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ quan trọng như phát hiện khối u hoặc tổn thương da ung thư.

Ngành Bán lẻ: Ngành thương mại điện tử cũng nhận thấy công nghệ thị giác máy tính hữu ích. Họ sử dụng một thuật toán xác định các mặt hàng quần áo và phân loại chúng một cách dễ dàng. Điều này giúp cải thiện tìm kiếm và đề xuất để có trải nghiệm người dùng tốt hơn.

Ô tô tự hành: Thị giác máy tính đang mở đường cho sự tiên tiến xe tự trị bằng cách tăng cường khả năng của họ để hiểu môi trường của họ. Phần mềm CV được cung cấp với hàng nghìn video quay từ các góc độ khác nhau. Chúng được xử lý và phân tích để hiểu các biển báo trên đường và phát hiện các phương tiện khác, người đi bộ, đồ vật và các tình huống tình huống nguy hiểm khác.

Vì vậy, bước đầu tiên trong việc phát triển một giải pháp thị giác máy tính cao cấp, hiệu quả và đáng tin cậy được đào tạo trên các mô hình ML là gì?

Tìm kiếm các chuyên gia thu thập dữ liệu và chú thích có thể cung cấp chất lượng cao nhất Dữ liệu đào tạo AI cho thị giác máy tính với các chuyên gia chú thích con người trong vòng lặp 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 dịch vụ thử nghiệm từ đầu đến cuối dịch vụ thị giác máy tính để phát triển các ứng dụng AI trong thế giới thực.

Xã hội Chia sẻ