对于简单的计算机视觉项目，比如识别一组图像中的一个模式，公开的图像数据集通常足以训练你的机器学习模型。但对于更复杂的简历申请，你如何获得创建精确解决方案所需的大量训练数据呢?bob体育手机下载在本文中，我们将解释计算机视觉用例的训练数据需求，bob体育手机下载如视频理解、自动驾驶、安全监控监控系统和医学图像诊断。
对于任何真实世界的计算机视觉应用，成功的关键是正确的质量和数量bob体育手机下载。
如何为我的项目创建正确类型的数据集?
您需要为您的用例场景收集尽可能多的真实图像数据——即带注释的图像或视频。根据解决方案的复杂性或安全性要求，这可能意味着要收集并注释数百万张图像。
同时利用现有的开源数据集ImageNet和椰子树总是一个很好的起点，您能够为您的特定用例收集的数据样本越多越好。如果用例不需要非常具体的数据或专有数据，一些公司选择从供应商购买现有的数据集。如果没有现成的数据，大多数公司会选择与Appen这样的培训数据提供商合作。bob体育手机下载例如，我们可以部署我们的全球工人群体收集图像和视频数据使用我们的移动记录工具，根据我们客户的特定场景需求，以及对大量现有的图像和视频数据进行注解。
有了可以学习的大量不同的数据集，您的ML模型将会在识别细微之处和避免误测方面非常稳健和成功。这对于自动驾驶训练数据之类的解决方案尤其重要，因为它必须准确识别在bob平台app下载街上玩耍的小孩和随风飘荡的购物bob体育手机下载袋之间的区别。在这种情况下，如果你的简历系统没有经过充分的培训，颜色、大小和形状的相似性可能会让你的简历系统感到困惑。
计算机视觉解决方案bob体育手机下载需要多少训练数据?
那么需要为多少张图片添加注释来训练系统呢?简单的回答是，它可以从几千到数百万的图像，这取决于计算机视觉或模式识别场景的复杂性。例如，如果你的简历解决方案需要能够将电子商务产品分成相对较少的粗粒度类别(例如，衬衫、裤子、鞋子、袜子、裙子)，你可能只需要几千张图片来训练它。对于更复杂的类别分类——例如，将图像分类为数以千计的细粒类别，如男性跑鞋、女性时尚高跟鞋、婴儿鞋等——系统可能需要数百万正确标记的图像进行训练。
如何提高训练数据的质量?bob体育手机下载
图像注释对于广泛的计算机视觉应用至关重要，包括机器人视觉、面部识别和其他依赖机器学习来解释图像的解决方案。bob平台app下载要训练这些解决方案，必须将元数bob平台app下载据以标识符、标题或关键字的形式分配给图像。在大多数情况下，要正确识别交通摄像头报告和拥挤城市街道的照片等复杂图像中经常出现的所有细微差别和模糊性，人的触摸是必要的。
Appen的图像标注工具集成了人工智能，显著提高了我们的图像标注工人的效率。人工智能辅助图像标注工具首先勾勒出任务中的对象。例如,如果注释的任务是马克所有的汽车在一个图像的形状,动作的形象注释工具会自动形成线或边框的车,然后工人只需要调整的几点车形状如果不是完全一致的。这一过程比让工人从零开始画汽车形状要快得多，也更有效率。
你还必须确保你的培训数据涵盖了它可能遇到的每一个现实世界的bob体育手机下载情况，这样你的简历系统才能在现实世界中获得成功。为此，有一些非常简单的方法可以丰富图像数据。帮助训练你的ML模型来处理它在现实世界中遇到的细微差别的常用方法包括旋转或裁剪图像，以及改变颜色和光值。用这种方式操纵你的数据是一种简单但有效的方法来提高你的简历系统的表现。
AI/ML建模有哪些不同的方法?
不同类型的AI/ML建模方法可以消耗不同类型的训练数据。bob体育手机下载就本文讨论的目的而言，数据类型的主要区别是它被标记的程度。标注(标注)图像数据提供了算法需要学习的上下文。有四种ML建模方法:
- 监督式学习表示模型在一个有标记的数据集上进行训练。
- Semi-Supervised学习利用无标记数据进行训练——通常是少量的有标记数据和大量的无标记数据。
- 无监督学习使用聚类分析对未标记的数据进行分组。聚类分析不是响应反馈，而是识别数据中的共性，并根据每个新数据中是否存在此类共性作出反应。
- 强化学习是一种机器学习技术，使模型能够在交互式环境中通过尝试和错误使用自己的行动和经验的反馈来学习。
最成功的简历系统通常是从大量高质量的带标签的数据中训练出来的监督方法-例如，深度学习方法。您为项目选择的学习模型类型在很大程度上取决于您的用例和可用资源，如预算和人员。
如何在训练图像数据时避免标签偏见?
一个会对机器学习模型的准确性产生负面影响的障碍是训练数据中的偏差bob体育手机下载。当您的团队训练您的ML模型时，有几个偏见的原因应该注意。
标签的偏见是监督学习项目的一个常见问题。当用于训练模型的数据集不能准确地反映模型将运行的情况时，就会发生这种情况。
因为几乎不可能解释ML模型可能遇到的每一种情况，所以重要的是，您的样本训练数据不仅与您的项目相关，而且还要尽可能地代表现实世界的多样性。bob体育手机下载换句话说，训练数据的分布需要与真实世界数据的分布相匹配。bob体育手机下载
为此，在你的简历培训数据中考虑数据分布因素是很重要的，比如季节和趋势信号，以及数据源的地理分布。bob体育手机下载不考虑这些变量可能会产生有偏差的数据。
有哪些可用的数据标记策略?
计算机视觉技术在这一点上已经得到了足够的采用，因此出现了各种各样的策略，每种策略都有自己的要求和结果范围。
生成式对抗网络(氮化镓)是一种ML技术，它由两个网组成，在一个零和游戏框架中彼此竞争。gan通常不受监督地运行，自学如何模拟任何给定的数据分布。这种策略成本较低，可以产生大量数据，但可能会导致数据质量混乱，需要内部人工智能专家来设置系统。
另一种方法是弱带安全标签的数据时从用户行为信号。与其他标记方法相比，这种标记策略可以产生大数据集并降低成本，但也会产生噪声数据质量，需要大量用户与现有AI解决方案积极互动，同时需要仔细记录他们的所有活动。
传统的众包快速标记数据的方法以很少的成本产生大量的数据，但有时会产生低质量的结果-这可能会对您的机器学习系统的准确性产生负面影响。
主动学习是机器学习的另一种策略，其中学习算法能够交互式地查询用户，以在新的数据点获得所需的输出。这种方法节省了成本，同时为标签提供了最翔实的数据——通常会产生高质量的产出。
Appen如何进行数据标记?
Appen提供一个完全管理的交钥匙数据标签为客户提供的解决方案。将主动学习与众包相结合，Appen在任何时候都雇佣了数万名员工，从而为大量数据标注提供了快速交付时间。为了让您的简历项目快速上市，我们采用AI/ ml辅助的高效数据收集和标记方法，以及AI/ ml辅助的项目管理流程。
此外，我们还提供训练数据洞察报告和数据增强服务，以确保bob体育手机下载您的计算机视觉项目有最佳的训练数据，如图像或视频注释。Appen解决方案具有几个关键的流程组件，以帮助确保最高水平的数据质量:
- 数据聚类/分布分析和可视化
- 数据异常检测
- 数据偏差消除策略
- 数据自动扩充策略
- 数据标注说明推荐
通过全面、易于实施的数据标签和项目管理服务，我们提供端到端的解决方案，可以快速为您提供所需的基础，使您的简历解决方案尽可能准确。bob平台app下载
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