परिभाषा
छवि डेटा संग्रह, कंप्यूटर विज़न सिस्टम के प्रशिक्षण के लिए दृश्य डेटासेट एकत्र करने की प्रक्रिया है। इसके स्रोतों में कैमरे, ड्रोन, उपग्रह और सार्वजनिक डेटासेट शामिल हैं।
उद्देश्य
इसका उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि मॉडलों में विभिन्न वातावरणों और उपयोग मामलों में दृश्य पैटर्न सीखने के लिए विविध उदाहरण हों।
महत्व
- कंप्यूटर विज़न मॉडल सटीकता के लिए महत्वपूर्ण।
- पक्षपात से बचने के लिए विविध प्रकाश व्यवस्था, कोण और जनसांख्यिकी को शामिल करना चाहिए।
- मानव चित्र एकत्रित करते समय गोपनीयता और सहमति के मुद्दे उठाए जाते हैं।
- उच्च भंडारण और प्रबंधन मांग.
यह कैसे काम करता है:
- परियोजना के लक्ष्यों और डेटा आवश्यकताओं को परिभाषित करें।
- सेंसर, एपीआई या रिपॉजिटरी के माध्यम से छवियां एकत्र करें।
- ट्रेसेबिलिटी के लिए मेटाडेटा को व्यवस्थित और लेबल करें।
- एनोटेशन और प्रशिक्षण के लिए सुरक्षित रूप से संग्रहीत करें।
- प्रासंगिकता के लिए डेटासेट को निरंतर अद्यतन करें।
उदाहरण (वास्तविक दुनिया)
- इमेजनेट: एआई के लिए बड़े पैमाने पर दृश्य डेटासेट।
- COCO डेटासेट: अनुसंधान के लिए एकत्रित और एनोटेट की गई छवियां।
- गूगल स्ट्रीट व्यू: मानचित्रण और दृष्टि कार्यों के लिए कैमरे द्वारा एकत्रित छवियां।
संदर्भ / आगे पढ़ने के लिए
- इमेजनेट परियोजना - प्रिंसटन और स्टैनफोर्ड।
- COCO डेटासेट — cocodataset.org.
- आईएसओ/आईईसी टीआर 20547-5: बिग डेटा रेफरेंस आर्किटेक्चर।
- कंप्यूटर विज़न के लिए इमेज प्रशिक्षण डेटासेट की आवश्यकता क्यों है?
