컴퓨터 비전 기반 애플리케이션을 배포하는 첫 번째 단계는 데이터 수집 전략을 개발하는 것입니다. 정확하고 역동적이며 상당한 양의 데이터는 레이블 지정 및 이미지 주석, 수행할 수 있습니다. 데이터 수집은 컴퓨터 비전 애플리케이션의 결과에 중요한 역할을 하지만 종종 간과됩니다.
XNUMXD덴탈의 컴퓨터 비전 데이터 수집 복잡하고 역동적인 세계에서 정확하게 작동할 수 있어야 합니다. 변화하는 자연 세계를 정확하게 모방하는 데이터를 사용하여 ML 시스템을 교육해야 합니다.
데이터 세트의 필수 품질에 대해 알아보고 입증된 데이터 세트 생성 방법을 살펴보기 전에 데이터 수집의 두 가지 주요 요소가 왜 그리고 언제 발생하는지 살펴보겠습니다.
"이유"부터 시작하겠습니다.
CV 애플리케이션 개발에 양질의 데이터 수집이 중요한 이유는 무엇입니까?
최근 발표된 보고서에 따르면, 데이터 수집 컴퓨터 비전 회사에 큰 걸림돌이 되었습니다. 데이터 부족(44%)과 열악한 데이터 범위(47%)가 데이터 관련 합병증의 주요 원인 중 일부였습니다. 더구나, 57% 응답자의 일부는 데이터 세트에 더 많은 엣지 사례가 포함되어 있으면 ML 교육 지연 중 일부가 완화될 수 있다고 느꼈습니다.
데이터 수집은 ML 및 CV 기반 도구를 개발하는 데 중요한 단계입니다. 반복되는 패턴을 식별하기 위해 분석되는 과거 이벤트 모음입니다. 이러한 패턴을 사용하여 고도로 정확한 예측 모델을 개발하도록 ML 시스템을 훈련할 수 있습니다.
예측 CV 모델은 교육하는 데이터만큼만 우수합니다. 고성능 CV 응용 프로그램 또는 도구의 경우 오류가 없고 다양하며 관련성이 높고 고품질 이미지.
데이터 수집이 중요하고 어려운 작업인 이유는 무엇입니까?
컴퓨터 비전 응용 프로그램을 개발하기 위해 많은 양의 가치 있는 양질의 데이터를 수집하는 것은 대기업과 중소기업 모두에게 어려운 일이 될 수 있습니다.
그렇다면 기업은 일반적으로 무엇을 할까요? 그들은 들어갑니다 컴퓨팅 비전 데이터 소싱.
오픈 소스 데이터 세트는 즉각적인 요구 사항을 충족할 수 있지만 부정확성, 법적 문제 및 편견으로 가득 차 있을 수도 있습니다. 데이터 세트가 다음에 유용하거나 적합하다는 보장은 없습니다. 컴퓨터 비전 프로젝트. 오픈 소스 데이터 세트 사용의 몇 가지 단점은 다음과 같습니다.
- 데이터 세트의 이미지 및 비디오 품질로 인해 데이터를 사용할 수 없게 됩니다.
- 데이터 세트에 다양성이 부족할 수 있음
- 데이터 세트를 채울 수는 있지만 정확한 레이블 지정 및 주석이 부족하여 모델 성능이 저하됩니다.
- 데이터 세트가 무시할 수 있는 법적 의무가 있을 수 있습니다.
여기서 우리는 질문의 두 번째 부분인 '언제
맞춤형 데이터 생성은 언제 올바른 전략이 됩니까?
사용하는 데이터 수집 방법이 원하는 결과를 생성하지 않는 경우 다음으로 전환해야 합니다. a 사용자 지정 데이터 수집 기술. 사용자 정의 또는 맞춤형 데이터 세트는 AI 교육을 위해 정확하게 사용자 정의되었기 때문에 컴퓨터 비전 모델이 번성하는 정확한 사용 사례로 만들어집니다.
맞춤형 데이터 생성을 통해 편견을 제거하고 데이터 세트에 역동성, 품질 및 밀도를 추가할 수 있습니다. 또한 실제 세계의 복잡성과 예측 불가능성에 성공적으로 부합하는 모델을 생성할 수 있는 극단적인 사례도 고려할 수 있습니다.
맞춤형 데이터 수집의 기초
이제 데이터 수집 요구에 대한 솔루션이 사용자 정의 데이터 세트를 생성할 수 있음을 알고 있습니다. 그러나 사내에서 엄청난 양의 이미지와 비디오를 수집하는 것은 대부분의 비즈니스에서 큰 과제가 될 수 있습니다. 다음 솔루션은 데이터 생성을 프리미엄 데이터 수집 공급업체에 아웃소싱하는 것입니다.
- 전문 : 데이터 수집 전문가는 프로젝트 요구 사항에 맞는 이미지와 비디오를 생성할 수 있는 전문 도구, 기술 및 장비를 갖추고 있습니다.
- 경력 : 데이터 생성 및 주석 서비스 전문가 프로젝트의 요구에 맞는 데이터를 수집할 수 있어야 합니다.
- 시뮬레이션: 데이터 수집은 캡처할 이벤트의 빈도에 따라 달라지므로 드물게 발생하거나 극단적인 시나리오에서 발생하는 이벤트를 대상으로 지정하는 것이 어려워집니다.
이를 완화하기 위해 숙련된 회사는 교육 시나리오를 시뮬레이션하거나 인위적으로 생성합니다. 이러한 사실적으로 시뮬레이션된 이미지는 찾기 어려운 환경을 구성하여 데이터 세트를 보강하는 데 도움이 됩니다. - 응낙: 데이터 세트 수집을 신뢰할 수 있는 공급업체에 아웃소싱하면 법률 준수 및 모범 사례를 보다 쉽게 준수할 수 있습니다.
학습 데이터 세트의 품질 평가
이상적인 데이터 세트의 필수 요소를 설정하는 동안 이제 데이터 세트의 품질 평가에 대해 이야기하겠습니다.
데이터 충분성: 데이터 세트의 레이블이 지정된 인스턴스 수가 많을수록 모델이 더 좋습니다.
프로젝트에 필요한 데이터 양에 대한 명확한 답은 없습니다. 그러나 데이터 양은 모델에 있는 유형 및 기능에 따라 다릅니다. 데이터 수집 프로세스를 천천히 시작하고 모델 복잡성에 따라 수량을 늘리십시오.
데이터 가변성: 수량 외에도 데이터 세트의 품질을 결정할 때 고려해야 할 데이터 가변성도 중요합니다. 변수가 여러 개 있으면 데이터 불균형이 무효화되고 알고리즘에 가치를 추가하는 데 도움이 됩니다.
데이터 다양성: 딥 러닝 모델은 데이터 다양성과 역동성을 기반으로 합니다. 모델이 편향되거나 일관성이 없는지 확인하려면 과도하거나 과소 표현되는 시나리오를 피하십시오.
예를 들어 모델이 자동차 이미지를 식별하도록 훈련되고 있고 모델이 낮 동안 캡처된 자동차 이미지에 대해서만 훈련되었다고 가정합니다. 이 경우 밤에 노출되면 부정확한 예측이 됩니다.
데이터 신뢰성: 신뢰성과 정확성은 수작업으로 인한 인적 오류와 같은 여러 요인에 따라 달라집니다. 데이터 라벨링, 데이터 중복 및 부정확한 데이터 레이블 속성.
컴퓨터 비전의 사용 사례
컴퓨터 비전의 핵심 개념은 기계 학습과 통합되어 일상적인 응용 프로그램과 고급 제품을 제공합니다. 가장 일반적인 것 중 일부 컴퓨터 비전 응용 are
얼굴 인식: 안면 인식 애플리케이션은 컴퓨터 비전의 매우 일반적인 예입니다. 소셜 미디어 애플리케이션 사용 얼굴 인식 사진에서 사용자를 식별하고 태그를 지정합니다. CV 알고리즘은 이미지의 얼굴을 얼굴 프로필 데이터베이스와 일치시킵니다.
의료 영상: 의료 이미징 컴퓨터 비전을 위한 데이터 종양이나 암성 피부 병변 감지와 같은 중요한 작업을 자동화하여 의료 서비스 제공에서 중요한 역할을 합니다.
소매 및 전자상거래 산업: 전자 상거래 산업에서도 컴퓨터 비전 기술이 유용하다는 것을 알게 되었습니다. 의류 항목을 식별하고 쉽게 분류하는 알고리즘을 사용합니다. 이는 더 나은 사용자 경험을 위해 검색 및 추천을 개선하는 데 도움이 됩니다.
자율 주행 자동차: 컴퓨터 비전은 첨단 기술을 위한 길을 닦고 있습니다. 자치 차량 환경을 이해하는 능력을 향상시킴으로써. CV 소프트웨어에는 다양한 각도에서 수천 개의 비디오 캡처가 제공됩니다. 도로 표지판을 이해하고 다른 차량, 보행자, 물체 및 기타 에지 케이스 시나리오를 감지하기 위해 처리 및 분석됩니다.
그렇다면 효율적이고 신뢰할 수 있는 하이엔드를 개발하기 위한 첫 번째 단계는 무엇입니까? ML 모델에서 훈련된 컴퓨터 비전 솔루션?
최고의 품질을 제공할 수 있는 전문적인 데이터 수집 및 주석 전문가를 찾습니다. 컴퓨터 비전을 위한 AI 훈련 데이터 정확도를 보장하기 위해 전문적인 인간 참여형 어노테이터를 사용합니다.
크고 다양한 고품질 데이터 세트를 사용하여 차세대 컴퓨터 비전 솔루션을 교육, 조정, 설계 및 배포하는 데 집중할 수 있습니다. 그리고 이상적으로는 데이터 서비스 파트너는 실제 AI 애플리케이션 개발을 위해 종단간 테스트를 거친 컴퓨터 비전 서비스를 제공하는 업계 선두업체인 Shaip이어야 합니다.
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