O primeiro passo para implementar aplicações baseadas em visão computacional é desenvolver uma estratégia de coleta de dados. É necessário reunir dados precisos, dinâmicos e em quantidade suficiente antes de prosseguir com etapas adicionais, como rotulagem e anotação de imagens . Embora a coleta de dados desempenhe um papel crucial no sucesso das aplicações de visão computacional, ela é frequentemente negligenciada.
A coleta de dados para visão computacional deve ser tal que permita operar com precisão em um mundo complexo e dinâmico. Dados que imitem com precisão as mudanças do mundo natural devem ser usados para treinar sistemas de aprendizado de máquina.
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, a coleta de dados tornou-se um obstáculo significativo para empresas de visão computacional. A falta de dados suficientes (44%) e a cobertura inadequada dos dados (47%) foram alguns dos principais motivos para as complicações relacionadas aos dados. Além disso, 57% dos entrevistados acreditavam que alguns dos atrasos no treinamento de aprendizado de máquina poderiam ter sido atenuados 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 preditivos de visão computacional são tão bons quanto os dados usados para treiná-los. Para uma aplicação ou ferramenta de visão computacional de alto desempenho, é necessário treinar o algoritmo com imagens de alta qualidade , diversas, relevantes e sem erros.
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? Elas recorrem à obtenção de dados por meio de visão computacional.
Embora os conjuntos de dados de código aberto possam atender às suas necessidades imediatas, eles também podem estar repletos de imprecisões, problemas legais e vieses. Não há garantia de que o conjunto de dados seja 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 utiliza não produzem os resultados desejados, é necessário recorrer a uma técnica de coleta de dados personalizada . Conjuntos de dados personalizados ou sob medida são compostos exatamente pelo caso de uso em que seu modelo de visão computacional se destaca, pois são personalizados precisamente para o 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 em seu conjunto de dados, melhor será 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 dos dados: Além da quantidade, a variabilidade dos dados também é importante para determinar a qualidade do conjunto de dados. A presença de diversas variáveis ajuda a minimizar o desequilíbrio de dados e agrega valor ao algoritmo.
Diversidade de dados: Um modelo de aprendizado profundo prospera com a diversidade e o dinamismo dos dados. Para garantir que o modelo não seja tendencioso ou inconsistente, evite cenários de super-representação ou sub-representação.
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 diversos fatores, como erros humanos devido à rotulagem manual de dados , duplicação de dados e atributos de rotulagem de dados imprecisos.
Casos de Uso de Visão Computacional
Os conceitos fundamentais da visão computacional são integrados ao aprendizado de máquina para fornecer aplicações cotidianas e produtos avançados. Algumas das aplicações mais comuns da visão computacional são:
Reconhecimento facial: Aplicações de reconhecimento facial são um exemplo muito comum de visão computacional. Aplicativos de mídia social usam reconhecimento facial para identificar e marcar usuários em fotos. O algoritmo de visão computacional compara o rosto nas imagens com seu banco de dados de perfis faciais.
Imagens médicas: Os dados de imagens médicas para visão computacional desempenham um papel fundamental na prestação de cuidados de saúde, automatizando tarefas críticas como a detecção de tumores ou lesões cancerígenas da pele.
Indústria de Varejo e Comércio Eletrônico: O setor de comércio eletrônico também está encontrando utilidade na tecnologia de visão computacional. Utiliza-se um algoritmo que identifica peças de roupa e as classifica facilmente. Isso ajuda a aprimorar as buscas e as recomendações, proporcionando uma melhor experiência ao usuário.
Carros Autônomos: A visão computacional está abrindo caminho para veículos autônomos avançados , aprimorando sua capacidade de compreender o ambiente ao seu redor. O software de visão computacional recebe milhares de capturas de vídeo de diferentes ângulos. Elas são processadas e analisadas para entender placas de trânsito e detectar outros veículos, pedestres, objetos e outras situações extremas.
Então, qual é o primeiro passo para desenvolver uma solução de visão computacional de alta qualidade, eficiente e confiável, treinada em modelos de aprendizado de máquina?
Buscamos especialistas em coleta e anotação de dados que possam fornecer dados de treinamento de IA da mais alta qualidade para visão computacional, com anotadores humanos experientes 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.
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