コンピューター ビジョン ベースのアプリケーションを展開するための最初のステップは、データ収集戦略を策定することです。 正確で動的な大量のデータは、ラベル付けやラベル付けなどの次のステップの前に組み立てる必要があります。 画像注釈、 着手することができます。 データ収集は、コンピューター ビジョン アプリケーションの結果において重要な役割を果たしますが、見過ごされがちです。
コンピュータビジョンデータ収集 複雑で動的な世界で正確に動作できるようにする必要があります。 変化する自然界を正確に模倣するデータを使用して、ML システムをトレーニングする必要があります。
データセットに必要な品質について学び、データセット作成の実証済みの方法を探る前に、データ収集の XNUMX つの主要な要素について、その理由と時期について考えてみましょう。
まずは「理由」から。
履歴書アプリケーションの開発において、高品質のデータ収集が重要なのはなぜですか?
最近公開されたレポートによると、 データの収集 コンピュータビジョン企業にとって大きな障害となっています。 十分なデータの欠如 (44%) と不十分なデータ カバレッジ (47%) が、データ関連の複雑化の主な理由の一部でした。 さらに、 視聴者の３８%が の回答者が、データセットにもっと多くのエッジ ケースが含まれていれば、ML トレーニングの遅延の一部が軽減された可能性があると感じていました。
データ収集は、ML および CV ベースのツールを開発する上で重要なステップです。 これは、繰り返されるパターンを特定するために分析される過去のイベントのコレクションです。 これらのパターンを使用して、ML システムをトレーニングして、非常に正確な予測モデルを開発できます。
予測 CV モデルは、それらをトレーニングするデータと同じくらい優れています。 パフォーマンスの高い CV アプリケーションまたはツールの場合、アルゴリズムをエラーのない、多様で関連性のあるものでトレーニングする必要があります。 高画質画像.
データ収集が重要で困難なタスクである理由
コンピューター ビジョン アプリケーションを開発するために貴重で高品質なデータを大量に収集することは、大企業と中小企業の両方にとって課題となる可能性があります。
では、企業は一般的に何をしているのでしょうか。 彼らは入ります コンピューティング ビジョン データ ソーシング.
オープンソースのデータセットは差し迫ったニーズに役立つかもしれませんが、不正確さ、法的な問題、偏見に満ちている可能性もあります. データセットが有用または適切であるという保証はありません。 コンピューター ビジョン プロジェクト. オープン ソース データセットを使用する場合の欠点は次のとおりです。
- データセットの画像とビデオの品質により、データが使用できなくなります。
- データセットに多様性が欠けている可能性があります
- データセットにデータを入力することはできますが、正確なラベリングと注釈が不足しているため、モデルのパフォーマンスが低下します。
- データセットが無視している可能性のある法的強制がある可能性があります。
ここで、質問の XNUMX 番目の部分である「いつ」に答えます。
オーダーメイドのデータ作成が適切な戦略になるのはいつですか?
採用しているデータ収集方法が望ましい結果をもたらさない場合は、次の方法に頼る必要があります。 a カスタムデータ収集 技術。 カスタムまたは特注のデータセットは、AI トレーニング用に正確にカスタマイズされているため、コンピューター ビジョン モデルが成功する正確なユース ケースで作成されます。
オーダーメイドのデータ作成により、バイアスを排除し、データセットにダイナミズム、品質、および密度を追加することができます。 さらに、エッジ ケースを考慮することもできます。これにより、現実世界の複雑さと予測不可能性にうまく対応するモデルを作成できます。
カスタム データ収集の基礎
これで、データ収集のニーズに対するソリューションがカスタム データセットを作成できることがわかりました。 しかし、社内で大量の画像や動画を収集することは、ほとんどの企業にとって大きな課題となる可能性があります。 次の解決策は、データ作成をプレミアム データ収集ベンダーにアウトソーシングすることです。
- 専門知識： データ収集の専門家は、プロジェクトの要件に合わせた画像とビデオを作成するための専門的なツール、技術、および機器を持っています。
- 経験： データ作成および注釈サービスの専門家 プロジェクトのニーズに合わせてデータを収集できる必要があります。
- シミュレーション： データ収集はキャプチャされるイベントの頻度に依存するため、まれにしか発生しないイベントや特殊なシナリオで発生するイベントをターゲットにすることは困難になります。
これを軽減するために、経験豊富な企業はトレーニング シナリオをシミュレートするか、人為的に作成します。 これらの現実的にシミュレートされた画像は、見つけにくい環境を構築することでデータセットを強化するのに役立ちます。 - コンプライアンス： データセットの収集を信頼できるベンダーに委託すると、法令順守とベスト プラクティスの遵守が容易になります。
トレーニング データセットの品質の評価
理想的なデータセットの本質を確立しましたが、今度はデータセットの品質の評価について話しましょう。
データの十分性: データセットのラベル付きインスタンスの数が多いほど、モデルは優れています。
プロジェクトに必要なデータの量に対する明確な答えはありません。 ただし、データ量は、モデルに存在するタイプと機能によって異なります。 データ収集プロセスはゆっくりと開始し、モデルの複雑さに応じて量を増やします。
データの変動性: 量に加えて、データの変動性もデータセットの品質を決定する際に考慮することが重要です。 複数の変数を使用すると、データの不均衡が解消され、アルゴリズムに価値を追加するのに役立ちます。
データの多様性： ディープ ラーニング モデルは、データの多様性とダイナミズムで成功します。 モデルに偏りや一貫性がないことを確認するには、過剰または過小に表現するシナリオを避けてください。
たとえば、モデルが車の画像を識別するようにトレーニングされており、モデルが日中にキャプチャされた車の画像のみでトレーニングされているとします。 その場合、夜間に露出すると不正確な予測が得られます。
データの信頼性: 信頼性と精度は、手動による人為的エラーなど、いくつかの要因に依存します。 データラベリング、データの重複、および不正確なデータ ラベル付け属性。
コンピュータビジョンのユースケース
コンピューター ビジョンのコア コンセプトは機械学習と統合され、日常的なアプリケーションと高度な製品を提供します。 最も一般的なもののいくつか コンピュータビジョンアプリケーション
顔認識： 顔認識アプリケーションは、コンピューター ビジョンの非常に一般的な例です。 ソーシャル メディア アプリケーションの使用 顔認識 写真内のユーザーを識別してタグ付けする。 CV アルゴリズムは、画像内の顔を顔のプロファイル データベースと照合します。
医療画像処理： 医用イメージング コンピュータビジョン用データ 腫瘍や癌性皮膚病変の検出などの重要なタスクを自動化することにより、ヘルスケアの提供において主要な役割を果たします。
小売および電子商取引業界: e コマース業界でも、コンピューター ビジョン テクノロジが有用であることがわかりました。 彼らは、衣料品を識別して簡単に分類するアルゴリズムを使用しています。 これにより、検索とレコメンデーションが改善され、ユーザー エクスペリエンスが向上します。
自動運転車: コンピューター ビジョンは高度な技術への道を切り開く 自律車両 環境を理解する能力を高めることによって。 CV ソフトウェアには、さまざまな角度からの何千ものビデオ キャプチャが供給されます。 それらは処理および分析され、道路標識を理解し、他の車両、歩行者、物体、およびその他のエッジケース シナリオを検出します。
では、ハイエンドで効率的で信頼性の高い製品を開発するための最初のステップは何でしょうか。 ML モデルでトレーニングされたコンピューター ビジョン ソリューション?
最高の品質を提供できる専門的なデータ収集と注釈の専門家を探す コンピューター ビジョン用の AI トレーニング データ 正確性を確保するために、エキスパートのヒューマン・イン・ザ・ループ・アノテーターを使用します。
大規模で多様な高品質のデータセットを使用すると、次の大きなコンピューター ビジョン ソリューションのトレーニング、調整、設計、導入に集中できます。 そして理想的には、データ サービス パートナーは、実世界の AI アプリケーションを開発するためのエンドツーエンドでテストされたコンピューター ビジョン サービスを提供する業界リーダーである Shaip であるべきです。
