Strategie di raccolta e annotazione dei dati per la computer vision

Introduzione

La chiave del successo di qualsiasi progetto di computer vision inizia con strategie efficaci di raccolta e annotazione dei dati. La qualità dei dati influisce direttamente sulle prestazioni del modello, quindi è importante comprendere le migliori pratiche relative alla raccolta e all'annotazione dei dati.

Ogni considerazione sui dati deve essere strettamente allineata agli obiettivi del progetto. I cambiamenti nelle strategie di annotazione potrebbero spostare l'attenzione o l'efficacia del progetto e viceversa. Tenendo presente questo aspetto, diamo un'occhiata più da vicino ai modi migliori per affrontare la raccolta e l'annotazione dei dati.

Impostazione delle classi e raccolta dei dati

La raccolta di immagini e video per un progetto di computer vision implica la definizione del numero di classi, l'approvvigionamento dei dati e la considerazione delle implicazioni etiche. Prima di iniziare a raccogliere i dati, è necessario avere le idee chiare:

Scegliere le classi giuste per il progetto

Una delle prime domande da porsi quando si avvia un progetto di computer vision è il numero di classi da includere. È necessario determinare l'appartenenza alle classi, ovvero le diverse categorie o etichette che il modello deve riconoscere e differenziare. Il numero di classi deve essere determinato dagli obiettivi specifici del progetto.

Ad esempio, se si vuole monitorare il traffico, le classi potrebbero includere "auto", "camion", "autobus", "moto" e "bicicletta". D'altra parte, per monitorare gli articoli in un negozio, le classi potrebbero essere "frutta", "verdura", "bevande" e "snack". Definire le classi in base agli obiettivi del progetto aiuta a mantenere il set di dati rilevante e mirato.

Quando si definiscono le classi, un'altra importante distinzione da fare è se scegliere un conteggio grossolano o fine delle classi. Il "conteggio" si riferisce al numero di classi distinte a cui si è interessati. Questa decisione influenza la granularità dei dati e la complessità del modello. Ecco le considerazioni per ciascun approccio:

• Classificazione grossolana: Si tratta di categorie più ampie e comprensive, come "veicolo" e "non veicolo". Semplificano l'annotazione e richiedono meno risorse computazionali, ma forniscono informazioni meno dettagliate, limitando potenzialmente l'efficacia del modello in scenari complessi.
• Classificazione fine: Più categorie con distinzioni più fini, come "berlina", "SUV", "pick-up" e "motocicletta". Queste categorie catturano informazioni più dettagliate, migliorando l'accuratezza e le prestazioni del modello. Tuttavia, la loro annotazione richiede più tempo e lavoro e richiede maggiori risorse di calcolo.

Va notato che iniziare con classi più specifiche può essere molto utile, soprattutto in progetti complessi in cui i dettagli sono importanti. Classi più specifiche consentono di raccogliere dati più dettagliati e di ottenere approfondimenti e distinzioni più chiare tra le categorie. Questo non solo migliora l'accuratezza del modello, ma rende anche più facile aggiustare il modello in seguito, se necessario, risparmiando tempo e risorse.

Fonti dei dati

È possibile utilizzare set di dati pubblici o raccogliere i propri dati personalizzati. I dataset pubblici, come quelli presenti su Kaggle e Google Dataset Search Engine, offrono dati ben annotati e standardizzati e sono quindi ottimi punti di partenza per l'addestramento e la validazione dei modelli.

La raccolta dati personalizzata, invece, consente di personalizzare il set di dati in base alle proprie esigenze specifiche. Potreste catturare immagini e video con telecamere o droni, cercare immagini sul web o utilizzare i dati interni esistenti della vostra organizzazione. I dati personalizzati offrono un maggiore controllo sulla loro qualità e rilevanza. La combinazione di fonti di dati pubbliche e personalizzate contribuisce a creare un set di dati diversificato e completo.

Evitare i pregiudizi nella raccolta dei dati

Il bias si verifica quando alcuni gruppi o scenari sono sottorappresentati o sovrarappresentati nel vostro set di dati. Questo porta a un modello che funziona bene su alcuni dati ma male su altri. È fondamentale evitare le distorsioni, in modo che il modello di computer vision possa funzionare bene in una varietà di scenari.

Ecco come evitare i pregiudizi durante la raccolta dei dati:

• Fonti diverse: Raccogliere dati da più fonti per cogliere prospettive e scenari diversi.
• Rappresentazione equilibrata: Includere una rappresentanza equilibrata di tutti i gruppi interessati. Ad esempio, considerare età, sesso ed etnie diverse.
• Monitoraggio continuo: Esaminare e aggiornare regolarmente il set di dati per identificare e risolvere eventuali pregiudizi emergenti.
• Tecniche di mitigazione dei pregiudizi: Utilizzare metodi come il sovracampionamento delle classi sottorappresentate, l'aumento dei dati e gli algoritmi di equità.

Seguire queste pratiche aiuta a creare un modello più robusto e corretto, in grado di generalizzarsi bene nelle applicazioni reali.

Che cos'è l'annotazione dei dati?

L'annotazione dei dati è il processo di etichettatura dei dati per renderli utilizzabili per l'addestramento di modelli di apprendimento automatico. Nella computer vision, ciò significa etichettare le immagini o i video con le informazioni che un modello deve apprendere. Senza una corretta annotazione dei dati, i modelli non possono apprendere con precisione le relazioni tra input e output.

Tipi di annotazione dei dati

A seconda dei requisiti specifici di un'attività di computer vision, esistono diversi tipi di annotazione dei dati. Ecco alcuni esempi:

• Caselle di delimitazione: Riquadri rettangolari disegnati attorno agli oggetti di un'immagine, utilizzati principalmente per le attività di rilevamento degli oggetti. Queste caselle sono definite dalle coordinate in alto a sinistra e in basso a destra.
• Poligoni: Contorni dettagliati per gli oggetti, che consentono un'annotazione più precisa rispetto ai rettangoli di selezione. I poligoni sono utilizzati in attività come la segmentazione delle istanze, in cui la forma dell'oggetto è importante.
• Maschere: Maschere binarie in cui ogni pixel è parte di un oggetto o dello sfondo. Le maschere sono utilizzate nelle operazioni di segmentazione semantica per fornire dettagli a livello di pixel.
• Punti chiave: Punti specifici marcati all'interno di un'immagine per identificare le posizioni di interesse. I punti chiave sono utilizzati in attività come la stima della posa e il rilevamento dei punti di riferimento facciali.

Formati di annotazione comuni

Dopo aver selezionato un tipo di annotazione, è importante scegliere il formato appropriato per archiviare e condividere le annotazioni.

Tra i formati comunemente utilizzati c'è COCO, che supporta vari tipi di annotazione come il rilevamento di oggetti, il rilevamento di punti chiave, la segmentazione di oggetti, la segmentazione panottica e la didascalia dell'immagine, memorizzati in JSON. Pascal VOC utilizza file XML ed è popolare per le attività di rilevamento degli oggetti. YOLO, invece, crea un file .txt per ogni immagine, contenente annotazioni come la classe dell'oggetto, le coordinate, l'altezza e la larghezza, rendendolo adatto al rilevamento di oggetti.

Tecniche di annotazione

Ora, dopo aver scelto un tipo di annotazione e un formato, è il momento di stabilire regole di etichettatura chiare e oggettive. Queste regole sono come una tabella di marcia per la coerenza e l'accuratezza del processo di annotazione. Gli aspetti chiave di queste regole sono:

• Chiarezza e dettaglio: Assicuratevi che le istruzioni siano chiare. Utilizzate esempi e illustrazioni per capire cosa ci si aspetta.
• Coerenza: Mantenere le annotazioni uniformi. Stabilite criteri standard per l'annotazione di diversi tipi di dati, in modo che tutte le annotazioni seguano le stesse regole.
• Ridurre i pregiudizi: rimanere neutrali. Allenatevi a essere obiettivi e a ridurre al minimo i pregiudizi personali per garantire annotazioni corrette.
• Efficienza: Lavorare in modo più intelligente, non più difficile. Utilizzate strumenti e flussi di lavoro che automatizzano le attività ripetitive, rendendo il processo di annotazione più rapido ed efficiente.

La revisione e l'aggiornamento regolari delle regole di etichettatura contribuiranno a mantenere le annotazioni accurate, coerenti e in linea con gli obiettivi del progetto.

Strumenti di annotazione più diffusi

Supponiamo che siate pronti per l'annotazione. Sono disponibili diversi strumenti open-source che aiutano a semplificare il processo di annotazione dei dati. Ecco alcuni utili strumenti di annotazione aperti:

• Studio dell'etichetta: Uno strumento flessibile che supporta un'ampia gamma di attività di annotazione e include funzioni per la gestione dei progetti e il controllo della qualità.
• CVAT: Uno strumento potente che supporta vari formati di annotazione e flussi di lavoro personalizzabili, rendendolo adatto a progetti complessi.
• Etichetta: Uno strumento semplice e facile da usare che consente di annotare rapidamente le immagini con poligoni, rendendolo ideale per le attività più semplici.

Questi strumenti open-source sono economici e offrono una serie di funzioni per soddisfare le diverse esigenze di annotazione.

Altre cose da considerare prima di annotare i dati

Prima di immergersi nell'annotazione dei dati, ci sono alcune altre cose da tenere a mente. Dovete essere consapevoli dell'accuratezza, della precisione, degli outlier e del controllo di qualità per evitare di etichettare i vostri dati in modo controproducente.

Comprendere l'accuratezza e la precisione

È importante capire la differenza tra accuratezza e precisione e il loro rapporto con l'annotazione. L'accuratezza si riferisce a quanto i dati annotati si avvicinano ai valori reali. Ci aiuta a misurare quanto le etichette riflettano gli scenari del mondo reale. La precisione indica la coerenza delle annotazioni. Verifica se si attribuisce la stessa etichetta allo stesso oggetto o caratteristica in tutto il set di dati. Un'accuratezza e una precisione elevate portano a modelli meglio addestrati, riducendo il rumore e migliorando la capacità del modello di generalizzare dai dati di addestramento.

Identificazione degli outlier

Gli outlier sono punti di dati che si discostano notevolmente dalle altre osservazioni del set di dati. Per quanto riguarda le annotazioni, un outlier potrebbe essere un'immagine etichettata in modo errato o un'annotazione che non si adatta al resto del set di dati. Gli outlier sono preoccupanti perché possono distorcere il processo di apprendimento del modello, portando a previsioni imprecise e a una scarsa generalizzazione.

È possibile utilizzare vari metodi per individuare e correggere gli outlier:

• Tecniche statistiche: Per individuare gli outlier nelle caratteristiche numeriche come i valori dei pixel, le coordinate del rettangolo di selezione o le dimensioni degli oggetti, si possono usare metodi come i box-plot, gli istogrammi o gli z-scores.
• Tecniche visive: Per individuare le anomalie nelle caratteristiche categoriali come le classi di oggetti, i colori o le forme, utilizzare metodi visivi come il plottaggio di immagini, etichette o mappe di calore.
• Metodi algoritmici: Utilizzare strumenti come il clustering (ad esempio, K-means clustering, DBSCAN) e gli algoritmi di rilevamento delle anomalie per identificare gli outlier in base ai modelli di distribuzione dei dati.

Controllo di qualità dei dati annotati

Come per altri progetti tecnici, anche per i dati annotati è necessario un controllo di qualità. È buona norma controllare regolarmente le annotazioni per assicurarsi che siano accurate e coerenti. Questo può essere fatto in diversi modi:

• Esame di campioni di dati annotati
• Utilizzo di strumenti automatici per individuare gli errori più comuni
• Far ricontrollare le annotazioni da un'altra persona

Se si lavora con più persone, è importante la coerenza tra i diversi annotatori. Un buon accordo tra annotatori significa che le linee guida sono chiare e che tutti le seguono allo stesso modo. In questo modo tutti sono sulla stessa lunghezza d'onda e le annotazioni sono coerenti.

Durante la revisione, se trovate degli errori, correggeteli e aggiornate le linee guida per evitare errori futuri. Fornite un feedback agli annotatori e offrite una formazione regolare per ridurre gli errori. Un solido processo di gestione degli errori consente di mantenere il set di dati accurato e affidabile.

Condividete i vostri pensieri con la comunità

Far confluire le proprie idee e le proprie richieste su altri appassionati di computer vision può aiutare ad accelerare i propri progetti. Ecco alcuni modi per imparare, risolvere i problemi e fare rete:

Dove trovare aiuto e supporto

• Problemi su GitHub: Visitare il repository GitHub di YOLO11 e utilizzare la scheda Issues per porre domande, segnalare bug e suggerire funzionalità. La comunità e i manutentori sono a disposizione per aiutare a risolvere qualsiasi problema.
• Ultralytics Server Discord: Unitevi al server Discord di Ultralytics per connettervi con altri utenti e sviluppatori, ricevere supporto, condividere conoscenze e fare brainstorming di idee.

Documentazione ufficiale

• Ultralytics YOLO11 Documentazione: Consultate la documentazione ufficiale di YOLO11 per trovare guide approfondite e preziosi approfondimenti su numerose attività e progetti di computer vision.

Conclusione

Seguendo le migliori pratiche per la raccolta e l'annotazione dei dati, evitando le distorsioni e utilizzando gli strumenti e le tecniche giuste, è possibile migliorare notevolmente le prestazioni del modello. Impegnarsi con la comunità e utilizzare le risorse disponibili vi terrà informati e vi aiuterà a risolvere i problemi in modo efficace. Ricordate che la qualità dei dati è alla base di un progetto di successo e che le giuste strategie vi aiuteranno a costruire modelli robusti e affidabili.

FAQ

Qual è il modo migliore per evitare pregiudizi nella raccolta dei dati per i progetti di computer vision?

Evitare le distorsioni nella raccolta dei dati garantisce che il modello di visione computerizzata funzioni bene in vari scenari. Per ridurre al minimo le distorsioni, considerate la possibilità di raccogliere dati da fonti diverse per cogliere prospettive e scenari differenti. Garantire una rappresentazione equilibrata di tutti i gruppi rilevanti, come età, sesso ed etnie diverse. Rivedete e aggiornate regolarmente il vostro set di dati per identificare e risolvere eventuali pregiudizi emergenti. Tecniche come il sovracampionamento delle classi sottorappresentate, l'aumento dei dati e gli algoritmi di equità possono contribuire a mitigare i pregiudizi. L'impiego di queste strategie consente di mantenere un set di dati solido ed equo che migliora la capacità di generalizzazione del modello.

Come posso garantire un'elevata coerenza e accuratezza nell'annotazione dei dati?

Per garantire un'elevata coerenza e accuratezza nell'annotazione dei dati è necessario stabilire linee guida chiare e oggettive per l'etichettatura. Le istruzioni devono essere dettagliate, con esempi e illustrazioni per chiarire le aspettative. La coerenza si ottiene stabilendo criteri standard per l'annotazione di vari tipi di dati, garantendo che tutte le annotazioni seguano le stesse regole. Per ridurre i pregiudizi personali, addestrare gli annotatori a rimanere neutrali e obiettivi. Revisioni e aggiornamenti regolari delle regole di etichettatura aiutano a mantenere l'accuratezza e l'allineamento con gli obiettivi del progetto. Anche l'uso di strumenti automatici per verificare la coerenza e il feedback di altri annotatori contribuiscono a mantenere annotazioni di alta qualità.

Di quante immagini ho bisogno per addestrare i modelli di Ultralytics YOLO ?

Per un apprendimento di trasferimento efficace e per il rilevamento di oggetti con i modelli di Ultralytics YOLO , iniziare con un minimo di qualche centinaio di oggetti annotati per classe. Se ci si allena per una sola classe, iniziare con almeno 100 immagini annotate e allenarsi per circa 100 epoche. Compiti più complessi potrebbero richiedere migliaia di immagini per classe per ottenere affidabilità e prestazioni elevate. Le annotazioni di qualità sono fondamentali, quindi assicuratevi che i processi di raccolta e annotazione dei dati siano rigorosi e allineati con gli obiettivi specifici del vostro progetto. Esplorate le strategie di formazione dettagliate nella guida alla formazione diYOLO11 .

Quali sono gli strumenti più diffusi per l'annotazione dei dati?

Diversi strumenti open-source popolari possono semplificare il processo di annotazione dei dati:

• Studio dell'etichetta: Uno strumento flessibile che supporta diverse attività di annotazione, gestione dei progetti e controllo della qualità.
• CVAT: Offre molteplici formati di annotazione e flussi di lavoro personalizzabili, che lo rendono adatto a progetti complessi.
• Etichetta: Ideale per l'annotazione rapida e semplice di immagini con poligoni.

Questi strumenti possono contribuire a migliorare l'efficienza e l'accuratezza dei vostri flussi di lavoro di annotazione. Per un elenco completo di funzioni e guide, consultare la documentazione sugli strumenti di annotazione dei dati.

Quali tipi di annotazione dei dati sono comunemente utilizzati nella computer vision?

Diversi tipi di annotazione dei dati si adattano a varie attività di computer vision:

• Caselle di delimitazione: Utilizzate principalmente per il rilevamento degli oggetti, sono scatole rettangolari che circondano gli oggetti di un'immagine.
• Poligoni: Forniscono contorni più precisi degli oggetti, adatti a compiti di segmentazione.
• Maschere: Offrono dettagli a livello di pixel, utilizzati nella segmentazione semantica per differenziare gli oggetti dallo sfondo.
• Punti chiave: Identificano punti di interesse specifici all'interno di un'immagine, utili per attività come la stima della posa e il rilevamento dei punti di riferimento del viso.

La scelta del tipo di annotazione appropriato dipende dai requisiti del progetto. Per saperne di più su come implementare queste annotazioni e i loro formati, consultare la nostra guida all'annotazione dei dati.

📅C reato 5 mesi fa ✏️ Aggiornato 1 mese fa

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