Schritt für Schritt – kompakt erläutert.
Kategorie: Computer Vision
Fokus: Datensätze kuratieren
Datensätze für Computer Vision effektiv kuratieren
Die gezielte Kuration von Datensätzen ist für den Erfolg von Computer Vision-Anwendungen entscheidend. Insbesondere für kleine und mittelgrosse Unternehmen (KMU) aus der DACH-Region, die in der Regel über limitierte Ressourcen verfügen, ist ein durchdachter Umgang mit Datenmaterial unerlässlich. Ein gut kuratierter Datensatz beeinflusst entscheidend die Qualität der Modelltrainings und die Leistung in der Praxis.
Wichtigkeit der Datenauswahl
Die Auswahl relevanter Daten steht an erster Stelle. Jede Bildsammlung, die für Computer Vision-Projekte herangezogen wird, sollte spezifisch für die zu lösende Aufgabe sein. Beispielsweise könnte ein KMU, das automatisierte Inspektionen von Maschinen anbietet, Bilder von Maschinenteilen in verschiedenen Zuständen sammeln. Die Datenauswahl sollte sowohl die Vielfalt als auch die Repräsentativität der zu erwartenden Aufgabenstellungen widerspiegeln. Ein typischer Fehler ist die Verwendung eines generischen Bilddatensatzes, der nicht auf den spezifischen Anwendungsfall zugeschnitten ist. Die Abhilfe liegt in der frühen Planung und genauen Spezifikation der Datenanforderungen.
Qualitätssicherung und Annotationsfehler
Ein häufiger Fehler umfasst ungenaue oder inkonsistente Anmerkungen der Bilddaten. Solche Anomalien können zu einer erheblichen Verschlechterung der Modellergebnisse führen. Es ist wichtig, klare Annotationsrichtlinien zu etablieren und deren Einhaltung zu überwachen. Darüber hinaus können Annotationswerkzeuge mit Qualitätskontrollfunktionen hilfreich sein. Eine regelmässige Überprüfung der Annotationen durch zufällige Samplings und die anschliessende Nachjustierung tragen zur Reduzierung von Fehlern bei.
Datenbereinigung als kontinuierliche Aufgabe
Die Aufbereitung der Bilddaten sollte weitergehen, über die initiale Sammlung hinaus. Ungültige oder fehlerhafte Bilder müssen identifiziert und entfernt werden. In einem KMU, das einen Bilddatensatz von Fertigungslinien verwaltet, könnten Bilder bei schlechten Lichtverhältnissen regelmässig auf Probleme geprüft werden. Dieser Schritt verhindert, dass schlechte Daten die Modellinterpretationen beeinflussen. Dabei ist es essentiell, eine Systematik zur Erkennung solcher fehlerhaften Daten zu haben und diese periodisch zu bereinigen.
Fehlende Generalisierung durch Unterrepräsentation
Ein oft übersehener Aspekt ist die Unterrepräsentation bestimmter Klassen oder Szenarien innerhalb eines Datensatzes. Dies kann zu einer schlechten Generalisierbarkeit des Modells in praxistypischen Anwendungen führen. Hier ist es sinnvoll, gezielt zusätzliche Daten für die unterrepräsentierten Bereiche zu sammeln. Bei einem Unternehmen, das Gesichtserkennung für Zutrittskontrollsysteme entwickelt, wäre es entscheidend, Personen unterschiedlichen Alters, Geschlechts und ethnischer Herkunft gleichermassen zu repräsentieren.
14-Tage-Takt zur Datensatzkuratierung
Tag 1-3: Zieldefinition für die Datensammlung; klären Sie die spezifischen Anforderungen Ihrer Anwendung.
Tag 4-6: Sammeln Sie eine erste, ausgewählte Menge an Bilddaten und spezifizieren Sie die Annotationsrichtlinien.
Tag 7-10: Starten Sie die Annotation der Bilder unter Berücksichtigung der festgelegten Richtlinien; beginnen Sie mit der Qualitätssicherung durch stichprobenartige Überprüfungen.
Tag 11-13: Bereinigen Sie den Datensatz von fehlerhaften oder unbrauchbaren Bilddaten; setzen Sie eine Routine zur regelmässigen Datenüberprüfung auf.
Tag 14-16: Evaluieren Sie die Verteilung der Datenklassen;