Стратегии сбора данных и аннотации для компьютерного зрения

Введение

Ключ к успеху любого проекта по компьютерному зрению начинается с эффективных стратегий сбора данных и аннотирования. Качество данных напрямую влияет на производительность модели, поэтому важно понимать лучшие практики, связанные со сбором и аннотированием данных.

Все соображения, касающиеся данных, должны быть тесно связаны с целями вашего проекта. Изменения в стратегии аннотирования могут изменить фокус или эффективность проекта, и наоборот. Учитывая это, давайте рассмотрим лучшие способы сбора и аннотирования данных.

Создание классов и сбор данных

Сбор изображений и видео для проекта по компьютерному зрению включает в себя определение количества классов, поиск данных и рассмотрение этических аспектов. Прежде чем приступить к сбору данных, необходимо четко определить:

Выбор правильных классов для вашего проекта

Один из первых вопросов при запуске проекта по компьютерному зрению - сколько классов нужно включить. Вам нужно определить принадлежность к классу, то есть различные категории или метки, которые вы хотите, чтобы ваша модель распознавала и различала. Количество классов должно определяться конкретными целями вашего проекта.

Например, если вы хотите отслеживать дорожное движение, ваши классы могут включать "автомобиль", "грузовик", "автобус", "мотоцикл" и "велосипед". С другой стороны, для отслеживания товаров в магазине вашими классами могут быть "фрукты", "овощи", "напитки" и "закуски". Определение классов в зависимости от целей проекта поможет сохранить актуальность и целенаправленность набора данных.

Когда вы определяете классы, необходимо сделать еще одно важное различие - выбрать грубый или тонкий подсчет классов. Под "количеством" понимается число отдельных классов, которые вас интересуют. Это решение влияет на детализацию данных и сложность модели. Вот соображения по поводу каждого подхода:

• Грубый подсчет классов: Это более широкие, более всеобъемлющие категории, такие как "транспортное средство" и "не транспортное средство". Они упрощают аннотирование и требуют меньше вычислительных ресурсов, но предоставляют менее подробную информацию, что потенциально ограничивает эффективность модели в сложных сценариях.
• Тонкий класс-счет: Больше категорий с более тонкими различиями, например "седан", "внедорожник", "пикап" и "мотоцикл". Они отражают более подробную информацию, повышая точность и производительность модели. Однако их аннотирование занимает больше времени и сил и требует больше вычислительных ресурсов.

Следует отметить, что начало работы с более конкретными классами может быть очень полезным, особенно в сложных проектах, где важны детали. Более конкретные классы позволяют собрать более подробные данные, получить более глубокое понимание и более четкие различия между категориями. Это не только повышает точность модели, но и облегчает ее последующую корректировку при необходимости, экономя время и ресурсы.

Источники данных

Вы можете использовать публичные наборы данных или собирать собственные данные. Публичные наборы данных, например, на сайтах Kaggle и Google Dataset Search Engine, предлагают хорошо проанализированные, стандартизированные данные, что делает их отличными отправными точками для обучения и проверки моделей.

С другой стороны, пользовательский сбор данных позволяет настроить набор данных в соответствии с вашими конкретными потребностями. Вы можете снимать изображения и видео с помощью камер или дронов, искать изображения в Интернете или использовать существующие внутренние данные вашей организации. Пользовательские данные дают вам больше возможностей контролировать их качество и актуальность. Сочетание публичных и пользовательских источников данных помогает создать разнообразный и всеобъемлющий набор данных.

Избегание предвзятости при сборе данных

Предвзятость возникает, когда определенные группы или сценарии недопредставлены или перепредставлены в вашем наборе данных. Это приводит к тому, что модель хорошо работает на одних данных, но плохо на других. Очень важно избегать смещения, чтобы ваша модель компьютерного зрения могла хорошо работать в различных сценариях.

Вот как можно избежать предвзятости при сборе данных:

• Различные источники: Собирайте данные из разных источников, чтобы отразить различные точки зрения и сценарии.
• Сбалансированное представительство: Обеспечьте сбалансированное представительство всех соответствующих групп. Например, учитывайте разный возраст, пол и этническую принадлежность.
• Постоянный мониторинг: Регулярно просматривайте и обновляйте свой набор данных, чтобы выявить и устранить любые возникающие предубеждения.
• Методы снижения предвзятости: Используйте такие методы, как перевыборка недопредставленных классов, увеличение объема данных и алгоритмы, учитывающие справедливость.

Соблюдение этих правил помогает создать более надежную и справедливую модель, которая будет хорошо обобщаться в реальных приложениях.

Что такое аннотация данных?

Аннотирование данных - это процесс маркировки данных, чтобы сделать их пригодными для обучения моделей машинного обучения. В компьютерном зрении это означает маркировку изображений или видео с информацией, на основе которой модель должна обучаться. Без надлежащего аннотирования данных модели не могут точно изучить взаимосвязи между входными и выходными данными.

Типы аннотаций данных

В зависимости от конкретных требований задачи компьютерного зрения существуют различные типы аннотации данных. Вот несколько примеров:

• Ограничительные рамки: Прямоугольные рамки, нарисованные вокруг объектов на изображении, используемые в основном для задач обнаружения объектов. Эти рамки определяются координатами левого верхнего и правого нижнего угла.
• Полигоны: Детализированные контуры объектов, позволяющие делать более точные аннотации, чем ограничительные рамки. Полигоны используются в таких задачах, как сегментация экземпляров, где важна форма объекта.
• Маски: Бинарные маски, в которых каждый пиксель является либо частью объекта, либо фоном. Маски используются в задачах семантической сегментации для обеспечения детализации на уровне пикселей.
• Ключевые точки: Конкретные точки, отмеченные на изображении для определения мест, представляющих интерес. Ключевые точки используются в таких задачах, как оценка позы и определение ориентиров на лице.

Общие форматы аннотаций

После выбора типа аннотации важно выбрать подходящий формат для хранения и обмена аннотациями.

Часто используемые форматы включают COCO, который поддерживает различные типы аннотаций, такие как обнаружение объектов, обнаружение ключевых точек, сегментация материала, паноптикум, сегментация и подписи к изображениям, хранящиеся в JSON. Pascal VOC использует XML-файлы и популярен для задач обнаружения объектов. YOLO, с другой стороны, создает .txt-файл для каждого изображения, содержащий такие аннотации, как класс объекта, координаты, высота и ширина, что делает его подходящим для обнаружения объектов.

Техники аннотирования

Теперь, когда вы выбрали тип аннотации и формат, пришло время установить четкие и объективные правила маркировки. Эти правила - как дорожная карта, обеспечивающая последовательность и точность на протяжении всего процесса аннотирования. Ключевые аспекты этих правил включают:

• Ясность и детализация: Убедитесь, что ваши инструкции понятны. Используйте примеры и иллюстрации, чтобы понять, что от вас требуется.
• Последовательность: Поддерживайте единообразие аннотаций. Установите стандартные критерии для аннотирования различных типов данных, чтобы все аннотации следовали одним и тем же правилам.
• Уменьшение предвзятости: сохраняйте нейтралитет. Приучите себя быть объективным и свести к минимуму личные предубеждения, чтобы обеспечить справедливость аннотаций.
• Эффективность: Работайте умнее, а не сложнее. Используйте инструменты и рабочие процессы, которые автоматизируют повторяющиеся задачи, делая процесс аннотирования быстрее и эффективнее.

Регулярный пересмотр и обновление правил маркировки поможет сохранить точность, последовательность и соответствие аннотаций целям проекта.

Популярные инструменты для создания аннотаций

Предположим, что вы уже готовы к аннотированию. Существует несколько инструментов с открытым исходным кодом, которые помогут упростить процесс аннотирования данных. Вот несколько полезных открытых инструментов для аннотирования:

• Label Studio: Гибкий инструмент, поддерживающий широкий спектр задач по созданию аннотаций и включающий функции управления проектами и контроля качества.
• CVAT: Мощный инструмент, поддерживающий различные форматы аннотаций и настраиваемые рабочие процессы, что делает его подходящим для сложных проектов.
• Labelme: Простой и удобный в использовании инструмент, позволяющий быстро аннотировать изображения с помощью многоугольников, что делает его идеальным для решения простых задач.

Эти инструменты с открытым исходным кодом не требуют больших затрат и предоставляют широкий набор функций для удовлетворения различных потребностей в аннотациях.

Еще несколько моментов, которые следует учитывать перед аннотированием данных

Прежде чем приступить к аннотированию данных, необходимо помнить еще о нескольких вещах. Вы должны знать о точности, прецизионности, выбросах и контроле качества, чтобы избежать контрпродуктивной маркировки данных.

Понимание точности и прецизионности

Важно понимать разницу между точностью и прецизионностью и то, как это связано с аннотацией. Точность означает, насколько близки аннотированные данные к истинным значениям. Она помогает нам оценить, насколько точно метки отражают реальные сценарии. Точность указывает на согласованность аннотаций. Она проверяет, присваиваете ли вы одну и ту же метку одному и тому же объекту или признаку во всем наборе данных. Высокие точность и достоверность приводят к улучшению обучаемых моделей за счет снижения шума и улучшения способности модели к обобщению на основе обучающих данных.

Определение выбросов

Выбросы - это точки данных, которые сильно отклоняются от других наблюдений в наборе данных. Что касается аннотаций, то выбросом может быть неправильно помеченное изображение или аннотация, которая не соответствует остальному набору данных. Выбросы представляют опасность, поскольку они могут исказить процесс обучения модели, что приведет к неточным прогнозам и плохому обобщению.

Вы можете использовать различные методы для обнаружения и исправления выбросов:

• Статистические методы: Для обнаружения провалов в числовых характеристиках, таких как значения пикселей, координаты ограничительной рамки или размеры объектов, можно использовать такие методы, как графики, гистограммы или z-коэффициенты.
• Визуальные методы: Чтобы обнаружить аномалии в категориальных признаках, таких как классы объектов, цвета или формы, используйте визуальные методы, такие как построение изображений, меток или тепловых карт.
• Алгоритмические методы: Используйте такие инструменты, как кластеризация (например, кластеризация K-means, DBSCAN) и алгоритмы обнаружения аномалий, чтобы выявить выбросы на основе моделей распределения данных.

Контроль качества аннотированных данных

Как и в других технических проектах, контроль качества является обязательным условием для аннотированных данных. Хорошей практикой является регулярная проверка аннотаций, чтобы убедиться в их точности и согласованности. Это можно делать несколькими разными способами:

• Просмотр образцов аннотированных данных
• Использование автоматизированных инструментов для выявления распространенных ошибок
• Чтобы другой человек перепроверил аннотации

Если вы работаете с несколькими людьми, важно обеспечить согласованность действий разных аннотаторов. Хорошее межаннотаторское соглашение означает, что рекомендации ясны и все следуют им одинаково. Это позволяет всем быть на одной волне, а аннотациям - согласованными.

При рецензировании, если вы обнаружите ошибки, исправьте их и обновите руководство, чтобы избежать ошибок в будущем. Обеспечьте обратную связь с аннотаторами и регулярно проводите обучение, чтобы помочь уменьшить количество ошибок. Наличие надежного процесса обработки ошибок позволяет сохранить точность и надежность набора данных.

Поделитесь своими мыслями с сообществом

Обмен идеями и вопросами с другими энтузиастами компьютерного зрения может помочь ускорить ваши проекты. Вот несколько отличных способов обучения, устранения неполадок и общения:

Где найти помощь и поддержку

• Вопросы на GitHub: Посетите репозиторий YOLO11 на GitHub и воспользуйтесь вкладкой Issues, чтобы задать вопросы, сообщить об ошибках и предложить новые возможности. Сообщество и сопровождающие готовы помочь вам в решении любых проблем.
• Ultralytics Сервер Discord: Присоединяйтесь к серверуUltralytics Discord, чтобы общаться с другими пользователями и разработчиками, получать поддержку, делиться знаниями и обмениваться идеями.

Официальная документация

• Ultralytics YOLO11 Документация: Обратитесь к официальной документации YOLO11 , чтобы получить подробные руководства и ценные сведения о многочисленных задачах и проектах, связанных с компьютерным зрением.

Заключение

Следуя лучшим практикам сбора и аннотирования данных, избегая предвзятости и используя правильные инструменты и методы, вы сможете значительно улучшить работу вашей модели. Взаимодействие с сообществом и использование доступных ресурсов позволит вам быть в курсе событий и эффективно устранять неполадки. Помните, что качественные данные - это основа успешного проекта, а правильные стратегии помогут вам построить надежные и прочные модели.

ЧАСТО ЗАДАВАЕМЫЕ ВОПРОСЫ

Как лучше всего избежать предвзятости при сборе данных для проектов по компьютерному зрению?

Избегание предвзятости при сборе данных гарантирует, что ваша модель компьютерного зрения будет хорошо работать в различных сценариях. Чтобы свести к минимуму предвзятость, подумайте о сборе данных из разных источников, чтобы отразить различные точки зрения и сценарии. Обеспечьте сбалансированное представительство всех соответствующих групп, таких как представители разных возрастов, полов и этнических групп. Регулярно анализируйте и обновляйте набор данных, чтобы выявить и устранить любые возникающие предубеждения. Такие методы, как перевыборка недопредставленных классов, увеличение объема данных и алгоритмы, учитывающие принцип справедливости, также могут помочь смягчить предвзятость. Применяя эти стратегии, вы сохраните надежный и справедливый набор данных, который повысит обобщающую способность вашей модели.

Как обеспечить высокую последовательность и точность при аннотировании данных?

Для обеспечения высокой последовательности и точности аннотирования данных необходимо разработать четкие и объективные инструкции по маркировке. Ваши инструкции должны быть подробными, с примерами и иллюстрациями для разъяснения ожиданий. Согласованность достигается путем установления стандартных критериев для аннотирования различных типов данных, чтобы все аннотации следовали одним и тем же правилам. Чтобы уменьшить личную предвзятость, обучите аннотаторов сохранять нейтральность и объективность. Регулярные проверки и обновления правил маркировки помогают поддерживать точность и соответствие целям проекта. Использование автоматизированных инструментов для проверки согласованности и получение отзывов от других аннотаторов также способствуют поддержанию высокого качества аннотаций.

Сколько изображений необходимо для обучения моделей Ultralytics YOLO ?

Для эффективного обучения переносу и обнаружения объектов с помощью моделей Ultralytics YOLO начните с нескольких сотен аннотированных объектов на класс. Если обучение проводится только для одного класса, начните с не менее 100 аннотированных изображений и проведите обучение в течение примерно 100 эпох. Для достижения высокой надежности и производительности более сложных задач могут потребоваться тысячи изображений на класс. Качество аннотаций имеет решающее значение, поэтому убедитесь, что процессы сбора данных и аннотирования строги и соответствуют конкретным целям вашего проекта. Ознакомьтесь с подробными стратегиями обучения в руководстве по обучениюYOLO11 .

Какие существуют популярные инструменты для аннотирования данных?

Несколько популярных инструментов с открытым исходным кодом могут упростить процесс аннотирования данных:

• Label Studio: Гибкий инструмент, поддерживающий различные задачи аннотирования, управления проектами и контроля качества.
• CVAT: Предлагает множество форматов аннотаций и настраиваемые рабочие процессы, что делает его подходящим для сложных проектов.
• Labelme: Идеально подходит для быстрого и простого аннотирования изображений с помощью многоугольников.

Эти инструменты помогут повысить эффективность и точность рабочих процессов аннотирования. Подробные списки функций и руководства см. в нашей документации по инструментам аннотирования данных.

Какие типы аннотаций данных обычно используются в компьютерном зрении?

Различные типы аннотаций данных предназначены для решения различных задач компьютерного зрения:

• Ограничительные рамки: Используются в основном для обнаружения объектов и представляют собой прямоугольные рамки вокруг объектов на изображении.
• Полигоны: Обеспечивают более точные контуры объектов, подходящие для задач сегментации экземпляров.
• Маски: Детализация на уровне пикселей, используемая в семантической сегментации для отличия объектов от фона.
• Ключевые точки: Определяют конкретные точки интереса на изображении, что полезно для таких задач, как оценка позы и определение ориентиров на лице.

Выбор подходящего типа аннотации зависит от требований вашего проекта. Подробнее о том, как реализовать эти аннотации и их форматы, вы можете узнать из нашего руководства по аннотированию данных.

📅 Создано 5 месяцев назад ✏️ Обновлено 1 месяц назад

Комментарии