Присоединяйся к нам, поскольку мы исследуем необходимость использования высококачественных данных при построении моделей компьютерного зрения. Узнай, как качество данных может повлиять на производительность модели.
По состоянию на 2019 год внедрение искусственного интеллекта (ИИ) на предприятиях выросло на 270 % за предыдущие четыре года. Этот рост способствовал быстрой интеграции приложений компьютерного зрения (КЗ) - систем ИИ, которые позволяют машинам интерпретировать и анализировать визуальные данные из окружающего мира. Эти приложения обеспечивают работу широкого спектра технологий, от обнаружения заболеваний в медицинской визуализации и создания автономных транспортных средств до оптимизации транспортных потоков в транспорте и усиления наблюдения в системах безопасности.
Удивительная точность и непревзойденная производительность передовых моделей компьютерного зрения, таких как Ultralytics YOLO11 во многом обусловили этот экспоненциальный рост. Однако производительность этих моделей в значительной степени зависит от качества и количества данных, используемых для обучения, проверки и тестирования моделей.
Без достаточного количества высококачественных данных модели компьютерного зрения бывает сложно эффективно обучать и настраивать, чтобы они соответствовали промышленным стандартам. В этой статье мы рассмотрим, какую важную роль играют данные в создании моделей компьютерного зрения и почему качественные данные так важны в компьютерном зрении. Также мы рассмотрим несколько советов, которые помогут тебе создавать качественные наборы данных, работая над обучением пользовательских моделей компьютерного зрения. Давай приступим!
Модели компьютерного зрения можно обучать на больших массивах данных изображений и видео, чтобы они распознавали паттерны и делали точные прогнозы. Например, модель обнаружения объектов может быть обучена на сотнях или даже тысячах помеченных изображений и видео, чтобы точно идентифицировать объекты.
Качество и количество этих обучающих данных влияют на производительность модели.
Поскольку модели компьютерного зрения могут обучаться только на основе данных, которые они получают, предоставление высококачественных данных и разнообразных примеров имеет решающее значение для их успеха. Без достаточного количества разнообразных наборов данных эти модели могут не справиться с точным анализом реальных сценариев и выдавать необъективные или неточные результаты.
Именно поэтому важно четко понимать роль данных в обучении моделей . Прежде чем мы пройдемся по характеристикам качественных данных, давай разберемся, с какими типами наборов данных ты можешь столкнуться при обучении моделей компьютерного зрения.
В компьютерном зрении данные, используемые в процессе обучения, делятся на три типа, каждый из которых служит определенной цели. Вот краткий взгляд на каждый тип:
Независимо от типа набора данных, качественные данные необходимы для построения успешных моделей компьютерного зрения. Вот несколько ключевых характеристик, которые делают набор данных качественным:
Хотя понимание признаков высококачественных данных очень важно, не менее важно учитывать, как низкокачественные данные могут повлиять на твои модели компьютерного зрения.
Такие проблемы, как переподгонка и недоподгонка, могут сильно повлиять на производительность модели. Переподгонка происходит, когда модель хорошо работает на обучающих данных, но испытывает трудности с новыми или невидимыми данными, часто потому, что набору данных не хватает разнообразия. С другой стороны, недооптимизация происходит, когда набор данных не предоставляет достаточно примеров или качества, чтобы модель смогла выучить значимые закономерности. Чтобы избежать этих проблем, очень важно поддерживать разнообразные, непредвзятые и высококачественные наборы данных, обеспечивая надежную работу как при обучении, так и в реальных приложениях.
Низкокачественные данные также могут затруднить модели извлечение и изучение значимых закономерностей из необработанных данных - этот процесс известен как извлечение признаков. Если набор данных неполный, неактуальный или недостаточно разнообразный, модель может работать неэффективно.
Иногда некачественные данные могут быть результатом упрощения данных. Упрощение данных может помочь сэкономить место для хранения и снизить затраты на обработку, но чрезмерное упрощение может удалить важные детали, необходимые модели для хорошей работы. Вот почему так важно поддерживать высокое качество данных на протяжении всего процесса работы с компьютерным зрением, от сбора до внедрения. Как правило, наборы данных должны включать в себя основные характеристики, оставаясь при этом разнообразными и точными, чтобы гарантировать надежные предсказания модели.
Теперь, когда мы поняли важность качественных данных и влияние некачественных, давай разберемся, как сделать так, чтобы твой набор данных соответствовал высоким стандартам.
Все начинается с надежного сбора данных. Использование разнообразных источников, таких как краудсорсинг, данные из разных географических регионов, а также создание синтетических данных снижает предвзятость и помогает моделям справляться с реальными сценариями. После того как данные собраны, крайне важна их предварительная обработка. Такие техники, как нормализация, которая приводит значения пикселей к единому диапазону, и аугментация, которая применяет такие преобразования, как поворот, переворот и масштабирование, улучшают набор данных. Эти шаги помогут твоей модели лучше обобщаться и стать более надежной, снижая риск перебора.
Правильное разделение наборов данных - еще один ключевой шаг. Общепринятый подход заключается в том, чтобы выделить 70% данных для обучения, 15% - для валидации и 15% - для тестирования. Двойная проверка того, что эти наборы не пересекаются, предотвращает утечку данных и обеспечивает точную оценку модели.
Чтобы сэкономить время и вычислительные ресурсы, ты также можешь использовать предварительно обученные модели, например YOLO11. YOLO11 Эти модели, обученные на больших наборах данных и предназначенные для решения различных задач компьютерного зрения, могут быть точно настроены на твоем конкретном наборе данных, чтобы удовлетворить твои потребности. Подстраивая модель под свои данные, ты сможешь избежать чрезмерной подгонки и сохранить высокую производительность.
Сообщество ИИ традиционно фокусировалось на повышении производительности за счет построения более глубоких моделей с большим количеством слоев. Однако по мере того как ИИ продолжает развиваться, фокус смещается с оптимизации моделей на улучшение качества наборов данных. Эндрю Нг, которого часто называют "отцом ИИ", считает, что "самым важным сдвигом, который должен произойти в мире ИИ в этом десятилетии, будет переход к ИИ, ориентированному на данные".
В этом подходе особое внимание уделяется уточнению наборов данных путем повышения точности меток, удаления зашумленных примеров и обеспечения разнообразия. Для компьютерного зрения эти принципы очень важны для решения таких проблем, как предвзятость и некачественные данные, что позволяет моделям надежно работать в реальных сценариях.
Если смотреть в будущее, то развитие компьютерного зрения будет зависеть от создания небольших высококачественных наборов данных, а не от сбора огромных объемов информации. По словам Эндрю Нг, "Улучшение данных - это не разовый шаг предварительной обработки; это основная часть итеративного процесса разработки моделей машинного обучения ". Сосредоточившись на принципах, ориентированных на данные, компьютерное зрение продолжит становиться более доступным, эффективным и влиятельным в различных отраслях.
Данные играют важнейшую роль на протяжении всего жизненного цикла модели зрения. От сбора данных до их предварительной обработки, обучения, валидации и тестирования качество данных напрямую влияет на производительность и надежность модели. Отдавая предпочтение высококачественным данным и точной маркировке, мы можем создавать надежные модели компьютерного зрения, которые обеспечивают достоверные и точные результаты.
По мере того как мы движемся к будущему, управляемому данными, очень важно учитывать этические аспекты, чтобы снизить риски, связанные с предвзятостью и правилами конфиденциальности. В конечном итоге обеспечение целостности и справедливости данных - это ключ к раскрытию всего потенциала технологий компьютерного зрения.
Присоединяйся к нашему сообществу и загляни в наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше об искусственном интеллекте. Загляни на страницы наших решений, чтобы узнать больше о применении ИИ в таких отраслях, как сельское хозяйство и производство.
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
