Tanım
Görüntü verisi toplama, bilgisayarlı görme sistemlerinin eğitimi için görsel veri kümeleri toplama sürecidir. Kaynaklar arasında kameralar, dronlar, uydular ve herkese açık veri kümeleri bulunur.
Amaç
Amaç, modellerin farklı ortamlar ve kullanım durumları arasında görsel desenleri öğrenmek için çeşitli örneklere sahip olmasını sağlamaktır.
Önem
- Bilgisayarlı görme modelinin doğruluğu için kritik.
- Önyargıyı önlemek için farklı aydınlatma, açılar ve demografik özellikler kullanılmalıdır.
- İnsan görsellerinin toplanması sırasında gizlilik ve onay sorunları ortaya çıkar.
- Yüksek depolama ve yönetim talepleri.
Nasıl Rezervasyon Yaparım ?
- Proje hedeflerini ve veri ihtiyaçlarını tanımlayın.
- Sensörler, API'ler veya depolar aracılığıyla görüntü toplayın.
- İzlenebilirlik için meta verileri düzenleyin ve etiketleyin.
- Açıklama ve eğitim için güvenli bir yerde saklayın.
- Veri kümelerini sürekli güncelleyerek güncelliğini koruyun.
Örnekler (Gerçek Dünya)
- ImageNet: Yapay zeka için büyük ölçekli görsel veri seti.
- COCO Veri Seti: Araştırma için toplanan ve açıklama eklenen görüntüler.
- Google Sokak Görünümü: Haritalama ve görüş görevleri için kamera tarafından toplanan görüntüler.
Referanslar / İlave Okumalar
- ImageNet Projesi — Princeton ve Stanford.
- COCO Veri Seti — cocodataset.org.
- ISO/IEC TR 20547-5: Büyük Veri Referans Mimarisi.
- Bilgisayarlı Görüntü Görüntüleme için Görüntü Eğitim Veri Setine Neden İhtiyaç Duyulur?
