La première étape du déploiement d'applications basées sur la vision par ordinateur consiste à développer une stratégie de collecte de données. Des données précises, dynamiques et en quantités importantes doivent être rassemblées avant d'autres étapes, telles que l'étiquetage et annotation d'images, peut être entrepris. Bien que la collecte de données joue un rôle essentiel dans les résultats des applications de vision par ordinateur, elle est souvent négligée.
La collecte de données de vision par ordinateur doit être telle qu'elle soit capable d'opérer avec précision dans un monde complexe et dynamique. Les données qui imitent avec précision l'évolution du monde naturel doivent être utilisées pour former les systèmes de ML.
Avant d'en savoir plus sur les qualités indispensables d'un ensemble de données et d'explorer les méthodes éprouvées de création d'ensembles de données, abordons le pourquoi et le quand de deux éléments prédominants de la collecte de données.
Commençons par le "pourquoi".
Pourquoi la collecte de données de bonne qualité est-elle importante pour développer des candidatures CV ?
Selon un récent rapport publié, la collecte de données est devenu un obstacle important pour les entreprises de vision par ordinateur. Le manque de données suffisantes (44 %) et la faible couverture des données (47 %) étaient quelques-unes des principales raisons des complications liées aux données. En outre, 57% des répondants ont estimé que certains des retards de formation ML auraient pu être atténués si l'ensemble de données contenait plus de cas extrêmes.
La collecte de données est une étape critique dans le développement d'outils basés sur le ML et le CV. Il s'agit d'un ensemble d'événements passés qui sont analysés pour identifier des modèles récurrents. À l'aide de ces modèles, les systèmes ML peuvent être formés pour développer des modèles prédictifs très précis.
Les modèles de CV prédictifs ne sont aussi bons que les données sur lesquelles vous les formez. Pour une application ou un outil de CV performant, vous devez entraîner l'algorithme sur des éléments sans erreur, diversifiés, pertinents, images de haute qualité.
Pourquoi la collecte de données est-elle une tâche critique et difficile ?
La collecte de grandes quantités de données précieuses et de qualité pour développer des applications de vision par ordinateur peut constituer un défi pour les grandes et les petites entreprises.
Alors, que font généralement les entreprises ? Ils entrent pour sourcing de données de vision informatique.
Bien que les ensembles de données open source puissent répondre à vos besoins immédiats, ils peuvent également être truffés d'inexactitudes, de problèmes juridiques et de biais. Il n'y a aucune garantie que l'ensemble de données sera utile ou approprié pour projets de vision par ordinateur. Certains inconvénients de l'utilisation d'ensembles de données open source sont les suivants :
- La qualité de l'image et de la vidéo dans l'ensemble de données rend les données inutilisables.
- L'ensemble de données pourrait manquer de diversité
- L'ensemble de données pourrait être rempli mais manquer d'étiquetage et d'annotation précis, ce qui entraînerait des modèles peu performants.
- Il pourrait y avoir des contraintes légales que l'ensemble de données pourrait ignorer.
Ici, nous répondons à la deuxième partie de notre question - le "quand
Quand la création de données sur mesure devient-elle la bonne stratégie ?
Lorsque les méthodes de collecte de données que vous employez ne produisent pas les résultats escomptés, vous devez vous tourner vers a collecte de données personnalisée technique. Les ensembles de données personnalisés ou sur mesure sont constitués du cas d'utilisation exact sur lequel votre modèle de vision par ordinateur prospère, car ils sont personnalisés précisément pour la formation à l'IA.
Avec la création de données sur mesure, il est possible d'éliminer les biais et d'ajouter du dynamisme, de la qualité et de la densité aux ensembles de données. De plus, vous pouvez également tenir compte des cas extrêmes, ce qui vous permettra de créer un modèle qui répond avec succès aux complexités et à l'imprévisibilité du monde réel.
Fondamentaux de la collecte de données personnalisées
Maintenant, nous savons que la solution à vos besoins de collecte de données pourrait être la création d'ensembles de données personnalisés. Pourtant, collecter des quantités massives d'images et de vidéos en interne pourrait être un défi majeur pour la plupart des entreprises. La prochaine solution serait de sous-traiter la création de données à des fournisseurs de collecte de données premium.
- Expertise: Un expert en collecte de données dispose des outils, techniques et équipements spécialisés pour créer des images et des vidéos alignées sur les exigences du projet.
- Expérience : Experts en services de création et d'annotation de données devrait être en mesure de recueillir des données alignées sur les besoins du projet.
- Simulateurs : Étant donné que la collecte de données dépend de la fréquence des événements à capturer, le ciblage des événements qui se produisent rarement ou dans des scénarios extrêmes devient un défi.
Pour atténuer cela, les entreprises expérimentées simulent ou créent artificiellement des scénarios de formation. Ces images simulées de manière réaliste permettent d'enrichir l'ensemble de données en créant des environnements difficiles à trouver. - Conformité : Lorsque la collecte d'ensembles de données est sous-traitée à des fournisseurs fiables, il est plus facile de garantir le respect de la conformité légale et des meilleures pratiques.
Évaluer la qualité des ensembles de données de formation
Bien que nous ayons établi les éléments essentiels d'un jeu de données idéal, parlons maintenant de l'évaluation des qualités des jeux de données.
Suffisance des données : Plus le nombre d'instances étiquetées de votre jeu de données est élevé, meilleur est le modèle.
Il n'y a pas de réponse définitive à la quantité de données dont vous pourriez avoir besoin pour votre projet. Cependant, la quantité de données dépend du type et des fonctionnalités présentes dans votre modèle. Commencez lentement le processus de collecte de données et augmentez la quantité en fonction de la complexité du modèle.
Variabilité des données : En plus de la quantité, la variabilité des données est également importante à prendre en compte lors de la détermination de la qualité de l'ensemble de données. Le fait d'avoir plusieurs variables annulera le déséquilibre des données et contribuera à ajouter de la valeur à l'algorithme.
Diversité des données : Un modèle d'apprentissage en profondeur se nourrit de la diversité et du dynamisme des données. Pour vous assurer que le modèle n'est pas biaisé ou incohérent, évitez de surreprésenter ou de sous-représenter les scénarios.
Par exemple, supposons qu'un modèle soit entraîné pour identifier des images de voitures et que le modèle n'ait été entraîné que sur des images de voitures capturées à la lumière du jour. Dans ce cas, il produira des prédictions inexactes lorsqu'il sera exposé pendant la nuit.
Fiabilité des données : La fiabilité et la précision dépendent de plusieurs facteurs, tels que les erreurs humaines dues à la manipulation manuelle. étiquetage des données, la duplication de données et des attributs d'étiquetage de données inexacts.
Cas d'utilisation de la vision par ordinateur
Les concepts de base de la vision par ordinateur sont intégrés à l'apprentissage automatique pour fournir des applications quotidiennes et des produits avancés. Certains des plus courants applications de vision par ordinateur
La reconnaissance faciale: Les applications de reconnaissance faciale sont un exemple très courant de vision par ordinateur. Utilisation des applications de médias sociaux la reconnaissance faciale pour identifier et taguer les utilisateurs sur les photos. L'algorithme CV fait correspondre le visage dans les images à sa base de données de profils faciaux.
L'imagerie médicale: L'imagerie médicale données pour la vision par ordinateur joue un rôle majeur dans la prestation des soins de santé en automatisant des tâches critiques telles que la détection de tumeurs ou de lésions cutanées cancéreuses.
Industrie de la vente au détail et du commerce électronique : L'industrie du commerce électronique trouve également utile la technologie de vision par ordinateur. Ils utilisent un algorithme qui identifie les vêtements et les classe facilement. Cela permet d'améliorer la recherche et les recommandations pour une meilleure expérience utilisateur.
Voitures autonomes : La vision par ordinateur ouvre la voie à des avancées véhicules autonomes en améliorant leurs capacités à comprendre leur environnement. Le logiciel CV est alimenté par des milliers de captures vidéo sous différents angles. Ils sont traités et analysés pour comprendre les panneaux de signalisation et détecter d'autres véhicules, piétons, objets et autres scénarios extrêmes.
Alors, quelle est la première étape dans le développement d'un haut de gamme, efficace et fiable solution de vision par ordinateur formée sur des modèles ML?
Recherche d'experts en collecte de données et en annotation capables de fournir la meilleure qualité Données d'entraînement IA pour la vision par ordinateur avec des annotateurs experts humains dans la boucle pour garantir l'exactitude.
Avec un ensemble de données vaste, diversifié et de haute qualité, vous pouvez vous concentrer sur la formation, le réglage, la conception et le déploiement de la prochaine grande solution de vision par ordinateur. Et idéalement, votre partenaire de service de données devrait être Shaip, le leader du secteur dans la fourniture de services de vision par ordinateur testés de bout en bout pour le développement d'applications d'IA réelles.
[A également lu: Guide de démarrage des données de formation AI : définition, exemple, ensembles de données]
