引导计算机视觉项目从原型到生产
随着图像数据可用性的增长，计算机视觉在多个行业迅速获得吸引力，人工智能（AI）对全球公司的重要性也越来越高。计算机视觉或CV，是一种机器学习的形式（ML），帮助计算机看到和解释类似于人眼的图像。通过对图像和对象进行分类，然后可以根据用例对所看到并提供增强的预测，客户体验和安全性的计算机对。
谈到AI时有许多计算机视觉应用，其使用期望随着时间的指数增加。简历卫生保健例如，预计将从2019年的约4亿美元增长到2025年底的约13亿美元，而30％的零售商将在未来12个月内有最新的CV技术。整个CV市场预计2025年的价值为182.4亿美元，这是全球AI市场的大量块（其将达到2026年的令人印象深刻的680亿美元）。
尽管计算机视觉项目发展迅速，但许多公司仍然难以找到合适的解决方案部署的信心它主要是由于缺乏高质量的数据和对建筑自动AI管道的有限了解。解锁业务价值将需要克服这些挑战，并以可扩展的方式这样做。
什么是成功的计算机视觉应用程序？
许多组织已经找到了他们的计算机视觉应用程序的成功，解锁了业务价值。这些案例研究突出了各行业的成功：
电子商务
霰弹枪为营销专业人士提供一个图像数据库，包含超过7000万张图像。他们向我们寻求高质量的培训数据，以帮助为营销人员创造更加个性化和本地化的搜索体验。利用图像分类CV，Shotzr使用不同的人群为众多图像添加相关类别的标签，如时尚、自然和生活方式。然后将这些图bob体育手机下载像输入到他们平台的搜索算法中，以改善推荐和搜索体验。参与度增加了20%，因为营销人员能够找到更多相关的图像和内容。
零售业
机器人是依赖于CV的AI令人兴奋的区域。在零售，公司正在将机器人放在他们的商店地板上，以跟踪库存并确定哪些物品是低库存或备用货物。鉴于股票商品每年全球收入造成4.48亿美元，对主要零售商的巨大成本节省巨大。
机器人使用对象检测使用图像注释来识别产品是否违反库存，除了使用图像转录来扫描条形码和输出产品名称和价格的光学字符识别。
农业
约翰迪尔通过应用计算机视觉算法来识别农场上的杂草来塑造农药。利用像素级图像分割，训练AI以区分图像的哪个部分是作物，并且哪个部分是杂草。这样，农民可以使用无人机仅在杂草上喷洒杀虫剂，导致农药成本降低90％。
汽车
在这里是一家公司bob外围怎么样通过利用视频，图像和文本数据创建许多行业的准确地图。他们的路线标志检测算法具有ML辅助视频对象跟踪，其平台可以使用具有在商业标牌上的边界框的光学字符识别算法识别业务。这里使用卫星图像上的像素级语义细分，以向人行人入口，地板数等涂布建筑物。
该公司还bob外围怎么样使用视频注释来跟踪汽车，车辆和行人。我们的工具提供了加强的机器帮助，模型能够跟踪每个物体的运动，使人为批注该物体更可管理。
这些例子展示了CV的权力，以便在重要产业中解锁公司的批评成本节约，同时也强调培训数据的成功价值。bob体育手机下载
如何处理计算机视觉项目
接近的关键计算机视觉项目正在构建可扩展，自动模型管道。以下步骤将使用自动驾驶汽车示例来指导您完成此过程。
1.业务问题
定义一个明确的业务问题，将为您的组织提供价值。认识到参与执行解决方案的关键利益相关者，并获得对项目的签字和理解。务必评估努力的优先事项，您组织愿意制作的投资水平。
在开发自动驾驶汽车的情况下，业务价值可能是更大的收入或渴望获得竞争优势。
2.数据
准备bob体育手机下载涉及许多步骤，包括收集，清洁，分割，注释，处理和分析。您还希望有数据治理程序来监测安全问题。（详细了解下一节中培训数据的重要性。）bob体育手机下载
在我们的自动驾驶汽车示例中，从汽车收集来自摄像机，激光雷达和雷达的同步传感器数据，并移植到中央存储单元。汽车制造商还可以选择利用来自开源的相关传感器数据或废弃货架数据集。数据可以使用各种方法注释;例如，点云视频对象跟踪是一种CV注释技术，可以跟踪3D空间中的对象（可能有助于查看汽车如何与其他项目交互）。
3.模型构建
模型构建阶段需要使用准备的数据和超参数，优化特征提取，分析输出和再培训，直到模型实现所需的精度阈值。您可以使用冠军挑战者模型进行测试，您可以使用初始模型，充当击败的模型。您介绍了另一种模型，挑战者，并在两者上运行A / B测试;无论哪一个比成为冠军模型更好。在您拥有所需的型号之前，您可能必须通过此过程迭代数百或数千次。
使用自动驾驶汽车，您可能需要培训一个或五种不同的模型，需要各种数据收集或注释过程，并将它们融合在一起以创建最终模型。在测试模型时，您可以通过迭代（例如，温度，在天际线上方发生的情况，或与驾驶相关的其他因素）添加复杂性。自动驾驶汽车还需要在真实环境中出于原位测试，以确保车辆可以在不同的条件下执行。
4.部署
有一个冠军模型，评估您的解决方案是否解决了在开始时定义的业务问题以及它是否提供预期的业务价值。如果没有，请返回过程进行调整。如果您的模型已准备就绪，请将其与现有的业务流程集成并部署。有工具到位，继续衡量模型的部署后的性能。
部署可能意味着很多东西。随着自动驾驶汽车，有一个物理成分，最有可能是一种需要在车辆上的可穿戴技术。
5.积极学习和调整
部署模型后，您就没有完成。您现在输入了模型维护模式，这需要连续更新和监控。用一个循环提供地面真理和成功监测的方法，有意减轻模型漂移。此外，继续检查模型中的预测中的偏见，如果需要，可以向模型提供反馈。
随着全球道路条件的发展，需要不断更新自动驾驶汽车中的AI。
bob体育手机下载培训数据：计算机视觉项目的核心
同样准确的标题可以说培训数据是核心bob体育手机下载全部机器学习项目。没有质量培训数据，AI模型将努力bob体育手机下载做出准确，高信心预测，即服务于最终用户。在构建AI时，这是您必须获得成功的组件。那么你应该对你的数据有什么考虑因素？以下问题将帮助您创建有效的数据管理策略：
目标和项目优先事项
您的质量目标是什么？
您计划如何训练和调整您的模型？
您的数据要求是什么？
数据采集
您需要多少数据？
您从哪里获取数据？
您的数据是否足够多样化以避免过度装备？
您将如何移动数据？
您将如何保留在部署后收集它？
数据标签
什么形式数据标签你需要？
什么标签工具最适合您的需要？
谁在为您的数据添加标签？你需要特定的技能、语言吗？
数据管道和缩放
您计划如何使用AI数据管道实现自动化？
你会融入一个人的循环吗？
您将如何使用持续培训提供您的模型？
虽然这些问题并非详尽无遗，但它们将帮助您探索准备高质量培训数据以及构建和维护成功模型所需的途径。bob体育手机下载
优化未来
构建高效、高性能的CV模型需要优化数据和模型管道，避免常见错误。您将希望通过建立一个持续的学习循环来解决数据漂移和过时模型的问题，以继续对您的冠军模型进行再培训和挑战。您将希望通过设置可重复、自动化的工作流来设计模型以进行缩放。您还需要创建一个全面的数据治理框架，以促进高质量的培训数据准备。这些行动将共同帮助您走出试验阶段，进入部署、生产和其他阶段。bob体育手机下载
我们可以如何帮助
在Appen，我们拥有超过20年的专业知识，包括收集和注释必要的数据，以构建计算机愿景的深度学习系统和神经网络。这种高质量的图像注释数据适用于计算机视觉项目特定的培训需求。
了解有关我们的方式注释能力可以支持广泛的计算机视觉工具，包括对象跟踪，像素级语义分割和图像转录。
