Qualitätssicherung durch gezielte Datenkuratierung — Computer Vision

Datensätze kuratieren: Ein essenzieller Schritt in der Computer Vision

In der Computer Vision spielt die Qualität der Datensätze eine entscheidende Rolle für den Erfolg oder Misserfolg eines Projekts. Gut kuratierte Datensätze gewährleisten nicht nur verbesserte Modellergebnisse, sondern auch eine stabilere Leistung unter realen Bedingungen. Die effiziente Kuratierung von Datensätzen erfordert jedoch Sorgfalt und Aufmerksamkeit gegenüber häufigen Fehlern.

Typische Fehler bei der Kuratierung von Datensätzen

Unzureichende Diversität: Ein häufiger Fehler ist die mangelnde Diversität innerhalb der Datensätze. Wenn die Datensätze hauptsächlich aus ähnlichen oder gleichartigen Bildern bestehen, können die resultierenden Modelle ungenau und schlecht generalisierbar sein. Dieses Problem lässt sich lösen, indem man sicherstellt, dass die Datensätze eine breite Palette an Variationen bezüglich Lichtverhältnissen, Perspektiven und Umgebungen enthalten.

Falsche Labeling: Eine ungenaue oder inkonsistente Labelzuteilung kann schwerwiegende Auswirkungen auf die Leistungsfähigkeit eines Modells haben. Eine Möglichkeit zur Behebung dieses Problems ist die Implementierung eines mehrstufigen Überprüfungssystems, bei dem mehrere Personen die Label überprüfen, um die Genauigkeit zu gewährleisten.

Ungleichgewicht der Klassen: Ein weiteres häufiges Problem ist das Vorhandensein eines unausgewogenen Klassenverhältnisses innerhalb des Datensatzes. Unterrepräsentierte Klassen führen zu einer Voreingenommenheit des Modells gegenüber der häufiger vorkommenden Klasse. Abhilfe schafft entweder die Anwendung von Techniken zur künstlichen Erweiterung der geringeren Klassen (Data Augmentation) oder die Erhebung zusätzlicher Daten, um ein ausgewogenes Verhältnis zwischen den Klassen zu erreichen.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

Woche 1–2: Analyse und Neubewertung

Führen Sie eine detaillierte Überprüfung Ihrer bestehenden Datensätze durch, um die oben genannten häufigen Probleme zu identifizieren.

Nehmen Sie, falls vorhanden, Ergänzungen oder Anpassungen hinsichtlich der Variabilität der Bilder vor.

Woche 2–3: Implementierung einer Qualitätskontrolle

Richten Sie ein Label-Überprüfungssystem ein, bei dem mehrere Prüfer die Richtigkeit der Labels kontrollieren.

Berücksichtigen Sie den Einsatz von Softwarelösungen zur automatischen Identifizierung von Label-Fehlern.

Woche 3–4: Ausgleich der Klassen

Sammeln Sie zusätzliche Daten für die unterrepräsentierten Klassen oder verwenden Sie Augmentationstechniken, um das Gleichgewicht zu verbessern.

Testen Sie das aktualisierte Modell auf dem neu kuratierten Datensatz und überwachen Sie Verbesserungen in der Leistung.
Durch diese gezielte Vorgehensweise und proaktive Fehlerkorrektur können KMUs ihre Modelle wesentlich robustere, verlässlichere Resultate erzielen lassen und das Potenzial der Computer Vision voll ausschöpfen.