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计算机视觉的数据收集和注释策略

导言

任何计算机视觉项目成功的关键都始于有效的数据收集和注释策略。数据质量直接影响模型性能,因此了解与数据收集和数据注释相关的最佳实践非常重要。

有关数据的每一项考虑都应与项目目标紧密结合。注释策略的改变可能会改变项目的重点或效果,反之亦然。有鉴于此,让我们来详细了解一下数据收集和注释的最佳方法。

设置类和收集数据

为计算机视觉项目收集图像和视频涉及定义类的数量、获取数据以及考虑道德影响。在开始收集数据之前,您需要明确以下几点:

为您的项目选择合适的课程

启动计算机视觉项目时,首先要考虑的问题之一是要包含多少个类。您需要确定类成员身份,这涉及您希望模型识别和区分的不同类别或标签。类的数量应由项目的具体目标决定。

例如,如果要监视交通情况,则类可能包括“汽车”、“卡车”、“公共汽车”、“摩托车”和“自行车”。另一方面,为了跟踪商店中的商品,您的类可以是“水果”、“蔬菜”、“饮料”和“零食”。根据项目目标定义类有助于保持数据集的相关性和重点。

在定义类时,要进行的另一个重要区别是选择粗类计数还是精细类计数。“计数”是指您感兴趣的不同类的数量。此决策会影响数据的粒度和模型的复杂性。以下是每种方法的注意事项:

  • 粗分类:这些类别更宽泛、更具包容性,如 "车辆 "和 "非车辆"。它们简化了注释,所需的计算资源较少,但提供的详细信息较少,可能会限制模型在复杂情况下的有效性。
  • 细分类:更多类别,区分更细,如 "轿车"、"SUV"、"皮卡 "和 "摩托车"。它们能捕捉到更详细的信息,提高模型的准确性和性能。但是,它们的注释更费时费力,需要更多的计算资源。

需要注意的是,从更具体的类开始可能非常有帮助,尤其是在细节很重要的复杂项目中。通过更具体的类,您可以收集更详细的数据,并获得更深入的见解和更清晰的类别区分。它不仅提高了模型的准确性,而且还可以在需要时更轻松地调整模型,从而节省时间和资源。

数据来源

您可以使用公共数据集或收集自己的定制数据。Kaggle和Google Dataset Search Engine等网站上的公共数据集提供了经过精心标注的标准化数据,是训练和验证模型的绝佳起点。

另一方面,自定义数据收集允许您根据特定需求自定义数据集。您可以使用相机或无人机捕获图像和视频,在网络上抓取图像,或使用组织的现有内部数据。通过自定义数据,您可以更好地控制其质量和相关性。将公共数据源和自定义数据源相结合有助于创建多样化且全面的数据集。

避免数据收集中的偏见

当某些组或方案在数据集中的代表性不足或代表性过高时,就会发生偏差。它导致模型在某些数据上表现良好,但在其他数据上表现不佳。避免偏见至关重要,这样计算机视觉模型才能在各种方案中表现良好。

以下是在收集数据时避免偏见的方法:

  • 多种来源:从多种来源收集数据,捕捉不同的视角和情景。
  • 均衡代表性:包括来自所有相关群体的均衡代表。例如,考虑不同的年龄、性别和种族。
  • 持续监测:定期审查和更新数据集,以发现并解决任何新出现的偏差。
  • 减少偏差技术:使用一些方法,如对代表性不足的类别进行超采样、数据扩充和公平感知算法。

遵循这些做法有助于创建一个更强大、更公平的模型,该模型可以在实际应用程序中很好地推广。

什么是数据注释?

数据注释是标记数据以使其可用于训练机器学习模型的过程。在计算机视觉中,这意味着使用模型需要学习的信息标记图像或视频。如果没有正确注释的数据,模型就无法准确学习输入和输出之间的关系。

数据注释的类型

根据计算机视觉任务的具体要求,有不同类型的数据注释。下面是一些例子:

  • 边框:围绕图像中物体绘制的矩形框,主要用于物体检测任务。这些方框由其左上角和右下角坐标定义。
  • 多边形对象的详细轮廓,与边界框相比,可以进行更精确的标注。多边形可用于实例分割等任务中,在这些任务中,对象的形状非常重要。
  • 遮罩:二元掩膜:每个像素要么是物体的一部分,要么是背景的一部分。遮罩用于语义分割任务,提供像素级细节。
  • 关键点:在图像中标记的特定点,用于识别感兴趣的位置。关键点可用于姿态估计和面部地标检测等任务。

数据注释的类型

常用注释格式

选择批注类型后,选择用于存储和共享批注的适当格式非常重要。

常用的格式包括COCO,它支持以 JSON 格式存储的各种注释类型,如对象检测、关键点检测、内容分割、全景分割和图像标题。Pascal VOC使用 XML 文件,常用于对象检测任务。YOLO另一方面,Pascal VOC 会为每张图像创建一个 .txt 文件,其中包含对象类别、坐标、高度和宽度等注释,因此适用于对象检测。

注释技术

现在,假设您已经选择了一种注释类型和格式,那么是时候建立清晰客观的标签规则了。这些规则就像是整个注释过程中一致性和准确性的路线图。这些规则的关键方面包括:

  • 清晰和详细:确保您的说明清晰明了。使用示例和图解来理解预期的内容。
  • 一致性:保持注释统一。为注释不同类型的数据设定标准,使所有注释都遵循相同的规则。
  • 减少偏见:保持中立。训练自己的客观性,尽量减少个人偏见,以确保注释的公正性。
  • 效率:更聪明地工作,而不是更辛苦地工作。使用可自动执行重复性任务的工具和工作流程,使注释过程更快、更高效。

定期查看和更新标签规则将有助于保持注释的准确性、一致性并与项目目标保持一致。

假设您现在已准备好进行注释。有几种开源工具可以帮助简化数据注释过程。以下是一些有用的开放注释工具:

  • 标签工作室:这是一款灵活的工具,支持多种标注任务,并具有管理项目和质量控制功能。
  • CVAT:功能强大的工具,支持各种注释格式和可定制的工作流程,适用于复杂的项目。
  • 标签:这是一款简单易用的工具,可使用多边形快速标注图像,非常适合完成简单的任务。

LabelMe 概览

这些开源工具预算友好,并提供一系列功能来满足不同的注释需求。

在注释数据之前还需要考虑一些事项

在开始对数据进行批注之前,还需要记住一些事项。您应该了解准确性、精确度、异常值和质量控制,以避免以适得其反的方式标记数据。

了解准确度和精密度

了解准确性和精确度之间的区别以及它与注释的关系非常重要。准确性是指注释数据与真实值的接近程度。它帮助我们衡量标签反映真实场景的程度。精度表示批注的一致性。它会检查您是否在整个数据集中为同一对象或要素提供相同的标注。高准确度和精密度通过减少噪声和提高模型从训练数据中泛化的能力,使模型训练得更好。

精度示例

识别异常值

异常值是与数据集中的其他观测值有很大差异的数据点。关于注释,异常值可能是标记不正确的图像或与数据集的其余部分不匹配的注释。异常值令人担忧,因为它们会扭曲模型的学习过程,导致预测不准确和泛化能力差。

您可以使用各种方法来检测和更正异常值:

  • 统计技术:要检测像素值、边界框坐标或对象尺寸等数字特征中的异常值,可以使用盒图、直方图或 Z 值等方法。
  • 可视化技术:要发现物体类别、颜色或形状等分类特征中的异常情况,可使用绘制图像、标签或热图等可视化方法。
  • 算法方法:使用聚类(如 K 均值聚类、DBSCAN)和异常检测算法等工具,根据数据分布模式识别异常值。

注释数据的质量控制

就像其他技术项目一样,质量控制是注释数据的必要条件。定期检查注释以确保它们准确一致是一种很好的做法。这可以通过几种不同的方式完成:

  • 查看带注释数据的样本
  • 使用自动化工具发现常见错误
  • 让另一个人仔细检查注释

如果您与多人合作,不同注释者之间的一致性很重要。良好的注释者间协议意味着准则是明确的,每个人都以同样的方式遵循它们。它使每个人都在同一页面上并且注释一致。

在审核时,如果发现错误,请更正错误并更新指南,以避免将来出现错误。向注释者提供反馈,并提供定期培训以帮助减少错误。拥有强大的错误处理流程可确保您的数据集准确可靠。

与社区分享您的想法

从其他计算机视觉爱好者那里反弹您的想法和疑问可以帮助加速您的项目。以下是一些学习、故障排除和交流的好方法:

在哪里可以找到帮助和支持

  • GitHub 问题: 访问 YOLOv8 GitHub 存储库,并使用 “问题”选项卡 提出问题、报告错误和建议功能。社区和维护人员随时为您提供帮助,解决您遇到的任何问题。
  • Ultralytics Discord 服务器: 加入 Ultralytics Discord 服务器 ,用于与其他用户和开发人员联系、获得支持、分享知识和集思广益。

官方文件

结论

通过遵循收集和注释数据、避免偏见以及使用正确的工具和技术的最佳实践,您可以显著提高模型的性能。与社区互动并使用可用资源将使您随时了解情况并帮助您有效地解决问题。请记住,高质量的数据是项目成功的基础,正确的策略将帮助您构建强大而可靠的模型。

常见问题

在计算机视觉项目中,避免数据收集偏差的最佳方法是什么?

避免数据收集中的偏差可确保您的计算机视觉模型在各种场景中表现良好。为尽量减少偏差,可考虑从不同来源收集数据,以捕捉不同的视角和场景。确保所有相关群体(如不同年龄、性别和种族)的均衡代表性。定期审查和更新数据集,以发现并解决任何新出现的偏见。过度采样代表性不足的类别、数据扩增和公平感知算法等技术也有助于减轻偏见。通过采用这些策略,您可以维持一个强大而公平的数据集,从而增强模型的泛化能力。

如何确保数据注释的高度一致性和准确性?

要确保数据标注的高度一致性和准确性,就必须制定清晰客观的标注指南。您的说明应该详细,并通过示例和图解来明确预期。通过为各种数据类型的标注设定标准,确保所有标注都遵循相同的规则,从而实现一致性。为减少个人偏见,应培训标注者保持中立和客观。定期审查和更新标注规则有助于保持准确性并与项目目标保持一致。使用自动化工具检查一致性并从其他标注者那里获得反馈也有助于保持高质量的标注。

训练Ultralytics YOLO 模型需要多少图像?

要利用Ultralytics YOLO 模型进行有效的迁移学习和物体检测,应从每类至少几百个注释物体开始。如果只针对一个类别进行训练,则至少要从 100 张注释图像开始,并训练约 100 次。更复杂的任务可能需要每类数千张图像才能达到较高的可靠性和性能。高质量的注释至关重要,因此请确保您的数据收集和注释流程严格并符合项目的具体目标。在YOLOv8 培训指南中探索详细的培训策略。

一些流行的开源工具可以简化数据标注过程:

  • 标签工作室:一款灵活的工具,支持各种注释任务、项目管理和质量控制功能。
  • CVAT:提供多种注释格式和可定制的工作流程,适用于复杂的项目。
  • 标签:用多边形快速、直接标注图像的理想选择。

这些工具有助于提高注释工作流程的效率和准确性。有关广泛的功能列表和指南,请参阅我们的数据标注工具文档。

计算机视觉中常用的数据标注类型有哪些?

不同类型的数据标注适用于各种计算机视觉任务:

  • 边框:主要用于物体检测,是图像中物体周围的矩形框。
  • 多边形提供更精确的对象轮廓,适用于实例分割任务。
  • 遮罩:提供像素级细节,用于语义分割,将物体与背景区分开来。
  • 关键点识别图像中的特定兴趣点,适用于姿势估计和面部地标检测等任务。

选择合适的注释类型取决于项目的要求。有关如何实现这些注释及其格式的更多信息,请参阅我们的数据注释指南。



创建于 2024-05-31,更新于 2024-07-05
作者:glenn-jocher(3)、abirami-vina(1)

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