Overslaan naar inhoud

Strategieƫn voor gegevensverzameling en annotatie voor computervisie

Inleiding

De sleutel tot succes in elk computervisieproject begint met effectieve strategieƫn voor gegevensverzameling en annotatie. De kwaliteit van de gegevens heeft een directe invloed op de prestaties van het model, dus het is belangrijk om de best practices met betrekking tot gegevensverzameling en gegevensannotatie te begrijpen.

Elke overweging met betrekking tot de gegevens moet nauw aansluiten bij de doelen van je project. Veranderingen in je annotatiestrategieƫn kunnen de focus of effectiviteit van het project veranderen en vice versa. Laten we met dit in gedachten eens kijken naar de beste manieren om het verzamelen en annoteren van gegevens aan te pakken.

Klassen instellen en gegevens verzamelen

Het verzamelen van afbeeldingen en video's voor een computer vision-project omvat het definiƫren van het aantal klassen, het verzamelen van gegevens en het overwegen van ethische implicaties. Voordat u begint met het verzamelen van uw gegevens, moet u duidelijk zijn over:

De juiste lessen kiezen voor uw project

Een van de eerste vragen bij het starten van een computer vision-project is hoeveel lessen je moet opnemen. U moet het lidmaatschap van de klas bepalen, waarbij de verschillende categorieƫn of labels betrokken zijn die u wilt dat uw model herkent en onderscheidt. Het aantal lessen moet worden bepaald door de specifieke doelen van uw project.

Als u bijvoorbeeld het verkeer in de gaten wilt houden, kunnen uw lessen 'auto', 'vrachtwagen', 'bus', 'motorfiets' en 'fiets' bevatten. Aan de andere kant, voor het volgen van items in een winkel, kunnen uw lessen 'fruit', 'groenten', 'dranken' en 'snacks' zijn. Door klassen te definiƫren op basis van uw projectdoelen, blijft uw dataset relevant en gefocust.

Wanneer u uw klassen definieert, is een ander belangrijk onderscheid dat u moet maken, of u grove of fijne klassen moet kiezen. 'Aantal' verwijst naar het aantal verschillende klassen waarin u geĆÆnteresseerd bent. Deze beslissing is van invloed op de granulariteit van uw gegevens en de complexiteit van uw model. Dit zijn de overwegingen voor elke benadering:

  • Grof Klasse-telling: Dit zijn bredere, meer omvattende categorieĆ«n, zoals "voertuig" en "niet-voertuig". Ze vereenvoudigen de annotatie en vereisen minder rekenkracht, maar geven minder gedetailleerde informatie, waardoor de effectiviteit van het model in complexe scenario's mogelijk beperkt wordt.
  • Klasse-indeling: Meer categorieĆ«n met een fijner onderscheid, zoals "sedan", "SUV", "pick-up truck" en "motorfiets". Ze leggen meer gedetailleerde informatie vast, waardoor de nauwkeurigheid en prestaties van het model verbeteren. Ze zijn echter tijdrovender en arbeidsintensiever om te annoteren en vereisen meer rekenkracht.

Iets om op te merken is dat het erg nuttig kan zijn om met meer specifieke lessen te beginnen, vooral bij complexe projecten waar details belangrijk zijn. Met specifiekere klassen kunt u gedetailleerdere gegevens verzamelen en diepere inzichten en een duidelijker onderscheid tussen categorieƫn krijgen. Het verbetert niet alleen de nauwkeurigheid van het model, maar het maakt het ook gemakkelijker om het model later aan te passen als dat nodig is, wat zowel tijd als middelen bespaart.

Bronnen van gegevens

Je kunt openbare datasets gebruiken of je eigen aangepaste data verzamelen. Openbare datasets zoals die op Kaggle en Google Dataset Search Engine bieden goed geannoteerde, gestandaardiseerde gegevens, waardoor ze geweldige startpunten zijn voor het trainen en valideren van modellen.

Aangepaste gegevensverzameling daarentegen stelt u in staat uw gegevensset aan te passen aan uw specifieke behoeften. U kunt afbeeldingen en video's maken met camera's of drones, het web afspeuren naar afbeeldingen of bestaande interne gegevens van uw organisatie gebruiken. Aangepaste gegevens geven u meer controle over de kwaliteit en relevantie ervan. Door zowel openbare als aangepaste gegevensbronnen te combineren, kunt u een diverse en uitgebreide gegevensset maken.

Vooringenomenheid bij het verzamelen van gegevens vermijden

Vooringenomenheid treedt op wanneer bepaalde groepen of scenario's onder- of oververtegenwoordigd zijn in uw gegevensset. Het leidt tot een model dat goed presteert op sommige gegevens, maar slecht op andere. Het is van cruciaal belang om vooringenomenheid te voorkomen, zodat uw computer vision-model goed kan presteren in verschillende scenario's.

Hier leest u hoe u vooringenomenheid kunt voorkomen bij het verzamelen van gegevens:

  • Diverse bronnen: Verzamel gegevens uit vele bronnen om verschillende perspectieven en scenario's vast te leggen.
  • Evenwichtige vertegenwoordiging: Zorg voor een evenwichtige vertegenwoordiging van alle relevante groepen. Denk bijvoorbeeld aan verschillende leeftijden, geslachten en etniciteiten.
  • Voortdurende controle: Bekijk en update je dataset regelmatig om eventuele nieuwe vertekeningen te identificeren en aan te pakken.
  • Technieken om vertekening tegen te gaan: Gebruik methoden zoals oversampling van ondervertegenwoordigde klassen, gegevensuitbreiding en eerlijkheidsbewuste algoritmen.

Door deze praktijken te volgen, kunt u een robuuster en eerlijker model creƫren dat goed kan worden gegeneraliseerd in toepassingen in de echte wereld.

Wat is gegevensannotatie?

Gegevensannotatie is het proces waarbij gegevens worden gelabeld om ze bruikbaar te maken voor het trainen van machine learning-modellen. In computervisie betekent dit het labelen van afbeeldingen of video's met de informatie waarvan een model moet leren. Zonder goed geannoteerde gegevens kunnen modellen de relaties tussen inputs en outputs niet nauwkeurig leren.

Soorten gegevensannotatie

Afhankelijk van de specifieke eisen van een computervisietaak zijn er verschillende soorten gegevensannotatie. Hier volgen enkele voorbeelden:

  • Afbakeningsvelden: Rechthoekige vakken die rond objecten in een afbeelding worden getekend en voornamelijk worden gebruikt voor objectdetectietaken. Deze vakken worden gedefinieerd door hun coƶrdinaten linksboven en rechtsonder.
  • Polygonen: Gedetailleerde omtrekken voor objecten, waarmee nauwkeuriger kan worden geannoteerd dan met bounding boxes. Polygonen worden gebruikt in taken zoals segmentatie van instanties, waarbij de vorm van het object belangrijk is.
  • Maskers: Binaire maskers waarbij elke pixel ofwel deel uitmaakt van een object ofwel de achtergrond is. Maskers worden gebruikt in semantische segmentatietaken om details op pixelniveau te bieden.
  • Sleutelpunten: Specifieke punten die in een afbeelding zijn gemarkeerd om interessante locaties te identificeren. Keypoints worden gebruikt in taken zoals het schatten van de houding en het detecteren van gezichtsherkenningspunten.

Soorten gegevensannotatie

Veelgebruikte annotatie-indelingen

Nadat je een type annotatie hebt geselecteerd, is het belangrijk om de juiste indeling te kiezen voor het opslaan en delen van annotaties.

Veelgebruikte formaten zijn onder andere COCO, dat verschillende annotatietypes ondersteunt zoals objectdetectie, sleutelpuntdetectie, vullingsegmentatie, panoptische segmentatie en beeldbijschriften, opgeslagen in JSON. Pascal VOC gebruikt XML-bestanden en is populair voor objectdetectietaken. YOLO Pascal VOC daarentegen maakt voor elke afbeelding een .txt bestand aan met annotaties zoals objectklasse, coƶrdinaten, hoogte en breedte, waardoor het geschikt is voor objectdetectie.

Technieken van annotatie

Nu, ervan uitgaande dat u een type annotatie en indeling hebt gekozen, is het tijd om duidelijke en objectieve etiketteringsregels vast te stellen. Deze regels zijn als een stappenplan voor consistentie en nauwkeurigheid tijdens het annotatieproces. De belangrijkste aspecten van deze regels zijn onder meer:

  • Duidelijkheid en detail: Zorg ervoor dat je instructies duidelijk zijn. Gebruik voorbeelden en illustraties om te begrijpen wat er verwacht wordt.
  • Consistentie: Houd je annotaties uniform. Stel standaardcriteria in voor het annoteren van verschillende soorten gegevens, zodat alle annotaties dezelfde regels volgen.
  • Vooroordelen verminderen: Blijf neutraal. Train jezelf om objectief te zijn en persoonlijke vooroordelen te minimaliseren om eerlijke annotaties te garanderen.
  • EfficiĆ«ntie: Werk slimmer, niet harder. Gebruik tools en workflows die repetitieve taken automatiseren, waardoor het annotatieproces sneller en efficiĆ«nter verloopt.

Door uw etiketteringsregels regelmatig te herzien en bij te werken, blijven uw annotaties nauwkeurig, consistent en afgestemd op uw projectdoelen.

Stel dat u nu klaar bent om aantekeningen te maken. Er zijn verschillende open-source tools beschikbaar om het annotatieproces van gegevens te stroomlijnen. Hier zijn enkele handige hulpmiddelen voor het openen van annotaties:

  • Label Studio: Een flexibel hulpmiddel dat een breed scala aan annotatietaken ondersteunt en functies bevat voor projectbeheer en kwaliteitscontrole.
  • CVAT: Een krachtig hulpmiddel dat verschillende annotatieformaten en aanpasbare workflows ondersteunt, waardoor het geschikt is voor complexe projecten.
  • Labelme: Een eenvoudig en makkelijk te gebruiken hulpmiddel waarmee je snel afbeeldingen kunt annoteren met polygonen, waardoor het ideaal is voor eenvoudige taken.

LabelMe Overzicht

Deze open-source tools zijn budgetvriendelijk en bieden een scala aan functies om aan verschillende annotatiebehoeften te voldoen.

Nog enkele dingen die u moet overwegen voordat u gegevens annoteert

Voordat u begint met het annoteren van uw gegevens, zijn er nog een paar dingen waar u rekening mee moet houden. U moet zich bewust zijn van nauwkeurigheid, precisie, uitschieters en kwaliteitscontrole om te voorkomen dat uw gegevens op een contraproductieve manier worden gelabeld.

Nauwkeurigheid en precisie begrijpen

Het is belangrijk om het verschil tussen nauwkeurigheid en precisie te begrijpen en hoe dit zich verhoudt tot annotatie. Nauwkeurigheid verwijst naar hoe dicht de geannoteerde gegevens bij de werkelijke waarden liggen. Het helpt ons te meten hoe goed de labels overeenkomen met scenario's uit de echte wereld. Precisie geeft de consistentie van annotaties aan. Hiermee wordt gecontroleerd of u in de hele gegevensset hetzelfde label aan hetzelfde object of kenmerk geeft. Hoge nauwkeurigheid en precisie leiden tot beter getrainde modellen door ruis te verminderen en het vermogen van het model om te generaliseren op basis van de trainingsgegevens te verbeteren.

Voorbeeld van precisie

Uitschieters identificeren

Uitschieters zijn datapunten die nogal afwijken van andere waarnemingen in de dataset. Met betrekking tot annotaties kan een uitschieter een onjuist gelabelde afbeelding zijn of een annotatie die niet past bij de rest van de dataset. Uitschieters zijn zorgwekkend omdat ze het leerproces van het model kunnen verstoren, wat leidt tot onnauwkeurige voorspellingen en slechte generalisatie.

U kunt verschillende methoden gebruiken om uitschieters op te sporen en te corrigeren:

  • Statistische technieken: Om uitschieters te detecteren in numerieke kenmerken zoals pixelwaarden, bounding box coƶrdinaten of objectgroottes, kun je methoden gebruiken zoals boxplots, histogrammen of z-scores.
  • Visuele technieken: Om afwijkingen te vinden in categorische kenmerken zoals objectklassen, kleuren of vormen, gebruik je visuele methoden zoals het plotten van afbeeldingen, labels of heat maps.
  • Algoritmische methoden: Gebruik hulpmiddelen zoals clustering (bijv. K-means clustering, DBSCAN) en algoritmen voor anomaliedetectie om uitschieters te identificeren op basis van gegevensdistributiepatronen.

Kwaliteitscontrole van geannoteerde gegevens

Net als bij andere technische projecten is kwaliteitscontrole een must voor geannoteerde gegevens. Het is een goede gewoonte om annotaties regelmatig te controleren om er zeker van te zijn dat ze nauwkeurig en consistent zijn. Dit kan op verschillende manieren:

  • Voorbeelden van geannoteerde gegevens bekijken
  • Geautomatiseerde tools gebruiken om veelvoorkomende fouten op te sporen
  • Een andere persoon de annotaties laten controleren

Als je met meerdere mensen werkt, is consistentie tussen verschillende annotators belangrijk. Een goede inter-annotatorovereenkomst betekent dat de richtlijnen duidelijk zijn en dat iedereen ze op dezelfde manier volgt. Het houdt iedereen op Ć©Ć©n lijn en de annotaties consistent.

Als u tijdens het beoordelen fouten vindt, corrigeer deze dan en werk de richtlijnen bij om toekomstige fouten te voorkomen. Geef feedback aan annotators en bied regelmatig training aan om fouten te verminderen. Met een sterk proces voor het afhandelen van fouten blijft uw dataset nauwkeurig en betrouwbaar.

Deel uw mening met de gemeenschap

Door uw ideeƫn en vragen af te kaatsen op andere computervisie-enthousiastelingen, kunt u uw projecten versnellen. Hier zijn enkele geweldige manieren om te leren, problemen op te lossen en te netwerken:

Waar vind je hulp en ondersteuning?

  • GitHub problemen: Bezoek de YOLOv8 GitHub repository en gebruik de Issues tab om vragen te stellen, bugs te melden en features voor te stellen. De gemeenschap en beheerders staan klaar om je te helpen met eventuele problemen.
  • Ultralytics Discord-server: Word lid van de Ultralytics Discord server om in contact te komen met andere gebruikers en ontwikkelaars, ondersteuning te krijgen, kennis te delen en ideeĆ«n te brainstormen.

Officiƫle documentatie

  • Ultralytics YOLOv8 Documentatie: Raadpleeg de officiĆ«le YOLOv8 documentatie voor grondige handleidingen en waardevolle inzichten in talloze computer vision taken en projecten.

Conclusie

Door de best practices voor het verzamelen en annoteren van gegevens te volgen, vooringenomenheid te vermijden en de juiste tools en technieken te gebruiken, kunt u de prestaties van uw model aanzienlijk verbeteren. Door in contact te komen met de community en beschikbare middelen te gebruiken, blijft u op de hoogte en kunt u problemen effectief oplossen. Onthoud dat kwaliteitsgegevens de basis vormen van een succesvol project en dat de juiste strategieƫn u zullen helpen robuuste en betrouwbare modellen te bouwen.

FAQ

Wat is de beste manier om vertekening te voorkomen bij het verzamelen van gegevens voor computer vision projecten?

Het vermijden van vertekening bij het verzamelen van gegevens zorgt ervoor dat je computervisiemodel goed presteert in verschillende scenario's. Om vooroordelen te minimaliseren, kun je overwegen om gegevens te verzamelen uit verschillende bronnen om verschillende perspectieven en scenario's vast te leggen. Zorg voor een evenwichtige vertegenwoordiging van alle relevante groepen, zoals verschillende leeftijden, geslachten en etniciteiten. Bekijk en update je dataset regelmatig om eventuele nieuwe vertekeningen te identificeren en aan te pakken. Technieken zoals oversampling van ondervertegenwoordigde klassen, gegevensuitbreiding en eerlijkheidsbewuste algoritmen kunnen ook helpen om vooroordelen te verminderen. Door deze strategieƫn toe te passen behoud je een robuuste en eerlijke dataset die het generalisatievermogen van je model verbetert.

Hoe kan ik zorgen voor een hoge consistentie en nauwkeurigheid in data-annotatie?

Om een hoge mate van consistentie en nauwkeurigheid bij het annoteren van gegevens te garanderen, moet je duidelijke en objectieve richtlijnen voor het labelen opstellen. Je instructies moeten gedetailleerd zijn, met voorbeelden en illustraties om de verwachtingen te verduidelijken. Consistentie wordt bereikt door standaardcriteria op te stellen voor het annoteren van verschillende gegevenstypen, zodat alle annotaties dezelfde regels volgen. Om persoonlijke vooroordelen te verminderen, train je annotators om neutraal en objectief te blijven. Regelmatige herzieningen en updates van labelingregels helpen om de nauwkeurigheid te behouden en op Ć©Ć©n lijn te blijven met de projectdoelen. Het gebruik van geautomatiseerde tools om te controleren op consistentie en het krijgen van feedback van andere annotators dragen ook bij aan het handhaven van annotaties van hoge kwaliteit.

Hoeveel afbeeldingen heb ik nodig voor het trainen van Ultralytics YOLO modellen?

Voor effectieve transfer learning en objectdetectie met Ultralytics YOLO modellen, begin je met een minimum van een paar honderd geannoteerde objecten per klasse. Als je maar voor ƩƩn klasse traint, begin dan met minstens 100 geannoteerde afbeeldingen en train ongeveer 100 epochs. Complexere taken kunnen duizenden afbeeldingen per klasse vereisen om een hoge betrouwbaarheid en prestatie te bereiken. Annotaties van hoge kwaliteit zijn cruciaal, dus zorg ervoor dat je gegevensverzameling en annotatieprocessen rigoureus zijn en afgestemd op de specifieke doelen van je project. Bekijk de gedetailleerde trainingsstrategieƫn in de YOLOv8 trainingsgids.

Verschillende populaire open-source tools kunnen het annotatieproces van gegevens stroomlijnen:

  • Label Studio: Een flexibel hulpmiddel dat verschillende annotatietaken, projectbeheer en kwaliteitscontrolefuncties ondersteunt.
  • CVAT: Biedt meerdere annotatieformaten en aanpasbare workflows, waardoor het geschikt is voor complexe projecten.
  • Label mij: Ideaal voor snelle en eenvoudige annotatie van afbeeldingen met polygonen.

Deze hulpmiddelen kunnen helpen om de efficiƫntie en nauwkeurigheid van je annotatieworkflows te verbeteren. Raadpleeg onze documentatie over tools voor gegevensannotatie voor uitgebreide lijsten met functies en handleidingen.

Welke soorten gegevensannotatie worden vaak gebruikt in computervisie?

Verschillende soorten gegevensannotatie zijn geschikt voor verschillende computer vision-taken:

  • Afbakeningsvelden: Voornamelijk gebruikt voor objectdetectie, zijn dit rechthoekige vakken rond objecten in een afbeelding.
  • Polygonen: Leveren preciezere objectomtrekken die geschikt zijn voor bijvoorbeeld segmentatietaken.
  • Maskers: Bieden details op pixelniveau, gebruikt in semantische segmentatie om objecten van de achtergrond te onderscheiden.
  • Sleutelpunten: Identificeer specifieke interessante punten in een afbeelding, handig voor taken zoals het schatten van de houding en het detecteren van gezichtsherkenningspunten.

Het kiezen van het juiste annotatietype hangt af van de vereisten van je project. Lees meer over hoe je deze annotaties en hun formaten kunt implementeren in onze gids voor gegevensannotatie.



Aangemaakt 2024-05-31, Bijgewerkt 2024-07-05
Auteurs: glenn-jocher (3), abirami-vina (1)

Reacties