A primeira etapa na implantação de aplicativos baseados em visão computacional é desenvolver uma estratégia de coleta de dados. Dados precisos, dinâmicos e em quantidades consideráveis precisam ser reunidos antes de outras etapas, como rotulagem e anotação de imagem, pode ser realizada. Embora a coleta de dados desempenhe um papel crítico no resultado das aplicações de visão computacional, muitas vezes é negligenciada.
A coleta de dados de visão computacional deve ser tal que seja capaz de operar com precisão em um mundo complexo e dinâmico. Dados que imitam com precisão o mundo natural em mudança devem ser usados para treinar sistemas de ML.
Antes de aprendermos sobre as qualidades obrigatórias em um conjunto de dados e explorarmos os métodos comprovados de criação de conjuntos de dados, vamos abordar o porquê e quando de dois elementos predominantes da coleta de dados.
Vamos começar com o "porquê".
Por que a coleta de dados de boa qualidade é importante para o desenvolvimento de aplicativos de currículo?
De acordo com um relatório recente publicado, coletando dados tornou-se um obstáculo significativo para as empresas de visão computacional. A falta de dados suficientes (44%) e a má cobertura dos dados (47%) foram algumas das principais razões para as complicações relacionadas aos dados. Além disso, 57% dos entrevistados sentiram que alguns dos atrasos de treinamento de ML poderiam ter sido aliviados se o conjunto de dados contivesse mais casos extremos.
A coleta de dados é uma etapa crítica no desenvolvimento de ferramentas baseadas em ML e CV. É uma coleção de eventos passados que são analisados para identificar padrões recorrentes. Usando esses padrões, os sistemas de ML podem ser treinados para desenvolver modelos preditivos altamente precisos.
Os modelos de CV preditivos são tão bons quanto os dados nos quais você os treina. Para um aplicativo ou ferramenta de CV de alto desempenho, você precisa treinar o algoritmo em isento de erros, diverso, relevante, imagens de alta qualidade.
Por que a coleta de dados é uma tarefa crítica e desafiadora?
A coleta de grandes quantidades de dados valiosos e de qualidade para o desenvolvimento de aplicativos de visão computacional pode representar um desafio para empresas grandes e pequenas.
Então, o que as empresas geralmente fazem? eles vão para fonte de dados de visão de computação.
Embora os conjuntos de dados de código aberto possam atender às suas necessidades imediatas, eles também podem estar repletos de imprecisões, problemas legais e preconceitos. Não há garantia de que o conjunto de dados será útil ou adequado para projetos de visão computacional. Algumas desvantagens do uso de conjuntos de dados de código aberto são as seguintes:
- A qualidade da imagem e do vídeo no conjunto de dados torna os dados inutilizáveis.
- O conjunto de dados pode não ter diversidade
- O conjunto de dados pode ser preenchido, mas carece de rotulagem e anotação precisas, resultando em modelos com baixo desempenho.
- Pode haver compulsões legais que o conjunto de dados pode estar ignorando.
Aqui, respondemos à segunda parte da nossa pergunta - o 'quando
Quando a criação de dados sob medida se torna a estratégia certa?
Quando os métodos de coleta de dados que você emprega não produzem os resultados desejados, você precisa recorrer a a coleta de dados personalizada técnica. Conjuntos de dados personalizados ou sob medida são feitos para o caso de uso exato em que seu modelo de visão computacional prospera, pois são personalizados precisamente para treinamento de IA.
Com a criação de dados sob medida, é possível eliminar o viés e adicionar dinamismo, qualidade e densidade aos conjuntos de dados. Além disso, você também pode levar em consideração casos extremos, o que permitirá criar um modelo que atenda com sucesso às complexidades e imprevisibilidades do mundo real.
Fundamentos da coleta de dados personalizados
Agora, sabemos que a solução para suas necessidades de coleta de dados pode ser a criação de conjuntos de dados personalizados. No entanto, coletar grandes quantidades de imagens e vídeos internamente pode ser um grande desafio para a maioria das empresas. A próxima solução seria terceirizar a criação de dados para fornecedores premium de coleta de dados.
- Especialização: Um especialista em coleta de dados possui ferramentas, técnicas e equipamentos especializados para criar imagens e vídeos alinhados com os requisitos do projeto.
- Experiência: Especialistas em serviços de criação e anotação de dados deve ser capaz de coletar dados alinhados com as necessidades do projeto.
- Simulações: Como a coleta de dados depende da frequência dos eventos a serem capturados, direcionar eventos que ocorrem com pouca frequência ou em cenários extremos torna-se um desafio.
Para mitigar isso, empresas experientes simulam ou criam cenários de treinamento artificialmente. Essas imagens simuladas realisticamente ajudam a aumentar o conjunto de dados construindo ambientes que são difíceis de encontrar. - Conformidade: Quando a coleta de conjuntos de dados é terceirizada para fornecedores confiáveis, é mais fácil garantir a adesão à conformidade legal e às melhores práticas.
Como avaliar a qualidade dos conjuntos de dados de treinamento
Embora tenhamos estabelecido o essencial de um conjunto de dados ideal, vamos agora falar sobre a avaliação das qualidades dos conjuntos de dados.
Suficiência de Dados: Quanto maior o número de instâncias rotuladas do seu conjunto de dados, melhor o modelo.
Não há uma resposta definitiva para a quantidade de dados que você pode precisar para o seu projeto. No entanto, a quantidade de dados depende do tipo e dos recursos presentes em seu modelo. Inicie o processo de coleta de dados lentamente e aumente a quantidade dependendo da complexidade do modelo.
Variabilidade de dados: Além da quantidade, também é importante considerar a variabilidade dos dados ao determinar a qualidade do conjunto de dados. Ter várias variáveis anulará o desequilíbrio de dados e ajudará a agregar valor ao algoritmo.
Diversidade de dados: Um modelo de aprendizado profundo prospera na diversidade e no dinamismo dos dados. Para garantir que o modelo não seja tendencioso ou inconsistente, evite cenários super ou sub-representados.
Por exemplo, suponha que um modelo esteja sendo treinado para identificar imagens de carros e o modelo tenha sido treinado apenas em imagens de carros capturadas durante o dia. Nesse caso, produzirá previsões imprecisas quando exposto durante a noite.
Confiabilidade dos dados: A confiabilidade e a precisão dependem de vários fatores, como erros humanos devido a erros manuais rotulagem de dados, duplicação de dados e atributos de rotulagem de dados imprecisos.
Casos de Uso de Visão Computacional
Os principais conceitos de visão computacional são integrados ao aprendizado de máquina para fornecer aplicativos do dia a dia e produtos avançados. Alguns dos mais comuns aplicações de visão computacional e guarante que os mesmos estão
Reconhecimento facial: Os aplicativos de reconhecimento facial são um exemplo muito comum de visão computacional. Uso de aplicativos de mídia social reconhecimento facial para identificar e marcar usuários em fotos. O algoritmo CV combina o rosto nas imagens com seu banco de dados de perfis faciais.
Imagiologia Médica: Imagem Médica dados para visão computacional desempenha um papel importante na prestação de cuidados de saúde, automatizando tarefas críticas, como a detecção de tumores ou lesões cutâneas cancerígenas.
Setor de varejo e comércio eletrônico: A indústria de comércio eletrônico também está achando útil a tecnologia de visão computacional. Eles usam um algoritmo que identifica itens de vestuário e os classifica facilmente. Isso ajuda a melhorar a pesquisa e as recomendações para uma melhor experiência do usuário.
Carros Autônomos: A visão computacional está abrindo caminho para tecnologias avançadas veículos autônomos aprimorando suas capacidades para entender seu ambiente. O software CV é alimentado com milhares de capturas de vídeo de diferentes ângulos. Eles são processados e analisados para entender os sinais de trânsito e detectar outros veículos, pedestres, objetos e outros cenários extremos.
Então, qual é o primeiro passo no desenvolvimento de um sistema de ponta, eficiente e confiável? solução de visão computacional treinada em modelos de ML?
Buscando especialistas em coleta de dados e anotações que possam fornecer a mais alta qualidade Dados de treinamento de IA para visão computacional com anotadores humanos especializados em loop para garantir a precisão.
Com um conjunto de dados grande, diversificado e de alta qualidade, você pode se concentrar em treinar, ajustar, projetar e implantar a próxima grande solução de visão computacional. E, idealmente, seu parceiro de serviço de dados deve ser a Shaip, líder do setor no fornecimento de serviços de visão computacional testados de ponta a ponta para o desenvolvimento de aplicativos de IA do mundo real.
[Leia também: Guia para iniciantes de dados de treinamento de IA: definição, exemplo, conjuntos de dados]
