Image Data Collection

Збір даних - важливий етап машинного навчання комп'ютерного зору. Перед тим, як анотувати зображення і відео, необхідно зібрати вихідні дані. Ці дані повинні відповідати вимогам щодо якості та кількості для даних функціонального навчання.

Зображення колекцій даних для машинного навчання

Це кроки, які використовуються для накопичення інформації для створення наборів даних машинного навчання. Тип даних залежить від питання, на яке має відповісти модель штучного інтелекту. ШІ-моделі розробляються на основі збору даних для використання в CV, щоб генерувати прогнози щодо таких завдань, як категоризація зображень, розпізнавання об'єктів, методи сегментації тощо. Щоб навчити модель розпізнавати різні патерни і надавати поради на основі таких розпізнавань, відео та зображення зі збору даних повинні містити відповідну інформацію. Тому необхідно записувати типові випадки, щоб запропонувати правдиві дані, на основі яких розвиватиметься модель машинного навчання.

Де збирати якісні дані про зображення

Зазвичай є три способи отримання даних. Ви можете використовувати наявні дані, генерувати власні або укласти договір з третьою стороною, щоб вона генерувала їх від вашого імені. Кожна стратегія має свої переваги та недоліки, які необхідно ретельно вивчити перед тим, як зробити вибір.

Давайте розглянемо ваші можливості більш детально.

1. Використовуйте відкриті дані. Ці дані є легкодоступними, як правило, в Інтернеті. Вони створюються приватними особами, корпораціями, урядами та організаціями. Інші вимагають ліцензії на використання даних. Відкриті дані зазвичай називають публічними або відкритими джерелами, хоча їхня опублікована форма зазвичай незмінна. Вони доступні в декількох формах.

Деякі безкоштовні набори даних позначені або попередньо позначені для випадків використання, які можуть відрізнятися від ваших власних. Наприклад, якщо тегування не відповідає вашим високим критеріям, це може негативно вплинути на вашу модель або змусити вас витратити більше часу на перевірку анотацій, ніж якби ви спочатку придбали оптимальний набір даних.

За:

• Зручно, мінімальна вартість.

Мінуси:

• Функції та якість даних можуть не відповідати вашим потребам.
• Може знадобитися перевірка та доопрацювання.
• Використовується для тестування прототипів, але недостатньо для створення та підтримки моделі машинного навчання.

2. Створіть свій набір даних. Ви можете створити свою колекцію даних, використовуючи як власні ресурси, так і наймані послуги. Ви можете збирати дані вручну, використовуючи програмні рішення, такі як інструменти веб-скрепінгу. Ви також можете збирати дані за допомогою пристроїв, таких як датчики та камери. Ви можете залучити когось іншого для деяких компонентів цієї процедури, наприклад, для створення гаджетів Інтернету речей (IoT), дронів або супутників. Деякі з цих обов'язків можуть бути делеговані громаді для отримання правдивої інформації або створення реальних обставин.

Перш ніж розпочати розробку наборів даних, необхідно зробити важливий вибір щодо управління даними зображень та інструменту анотування даних.

За:

• Ви можете створювати відповідно до ваших стандартів і вимог до функцій.
• Результат інтелектуальної власності (ІВ) може бути
• Ви можете створювати відповідно до ваших стандартів і вимог до функцій.
• Результат інтелектуальної власності може бути цінним.

Мінуси:

• Забирає багато часу та ресурсів.

3. співпрацювати з третьою стороною для надання наборів даних. Тут ви співпрацюєте з організацією чи бізнесом, які збирають дані від вашого імені. Це може включати ручне збирання даних людьми або автоматичне збирання за допомогою алгоритмів вилучення даних.

Це фантастичний варіант, коли вам потрібна велика кількість даних, але ви не маєте внутрішніх ресурсів для виконання завдання. Це особливо корисно, якщо ви хочете використати досвід постачальника для визначення оптимальних методів збору даних.

За:

• Ви можете проектувати, використовуючи власні правила та специфікації функцій.
• Інтелектуальна власність може бути цінною.
• Ви можете використати сторонній доменний досвід вашого варіанту використання.

Мінуси:

• Може коштувати дорого.

Незалежно від того, як ви отримуєте фотографії для свого проекту, вам потрібно буде збирати дані поетапно, щоб ви могли проаналізувати їх і протестувати свою модель, щоб переконатися, що вона підходить для алгоритму, який ви розробляєте. Зрозумівши, як він працює, ви можете модифікувати його, щоб усунути будь-які явні чи неявні упередження, а потім збирати й аналізувати подальші дані.

Ці цикли збору, маркування та використання невеликих наборів даних допоможуть вам визначити, яка модель, часові та вартісні параметри є оптимальними. Мета полягає в тому, щоб використовувати оптимальну кількість даних, необхідну для отримання найкращих результатів від вашої моделі.