నిర్వచనం
ఇమేజ్ డేటా సేకరణ అనేది కంప్యూటర్ విజన్ సిస్టమ్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి దృశ్య డేటాసెట్లను సేకరించే ప్రక్రియ. వనరులలో కెమెరాలు, డ్రోన్లు, ఉపగ్రహాలు మరియు పబ్లిక్ డేటాసెట్లు ఉన్నాయి.
పర్పస్
పరిసరాలలో మరియు వినియోగ సందర్భాలలో దృశ్య నమూనాలను నేర్చుకోవడానికి నమూనాలు విభిన్న ఉదాహరణలను కలిగి ఉన్నాయని నిర్ధారించడం దీని ఉద్దేశ్యం.
ప్రాముఖ్యత
- కంప్యూటర్ విజన్ మోడల్ ఖచ్చితత్వానికి కీలకం.
- పక్షపాతాన్ని నివారించడానికి వైవిధ్యమైన లైటింగ్, కోణాలు మరియు జనాభా వివరాలను చేర్చాలి.
- మానవ చిత్రాలను సేకరించేటప్పుడు గోప్యత మరియు సమ్మతి సమస్యలను లేవనెత్తుతుంది.
- అధిక నిల్వ మరియు నిర్వహణ అవసరాలు.
అది ఎలా పని చేస్తుంది
- ప్రాజెక్ట్ లక్ష్యాలు మరియు డేటా అవసరాలను నిర్వచించండి.
- సెన్సార్లు, APIలు లేదా రిపోజిటరీల ద్వారా చిత్రాలను సేకరించండి.
- గుర్తించగలిగేలా మెటాడేటాను నిర్వహించండి మరియు లేబుల్ చేయండి.
- ఉల్లేఖనం మరియు శిక్షణ కోసం సురక్షితంగా నిల్వ చేయండి.
- ఔచిత్యం కోసం డేటాసెట్లను నిరంతరం నవీకరించండి.
ఉదాహరణలు (వాస్తవ ప్రపంచం)
- ఇమేజ్నెట్: AI కోసం పెద్ద-స్థాయి దృశ్య డేటాసెట్.
- COCO డేటాసెట్: పరిశోధన కోసం చిత్రాలను సేకరించి, వ్యాఖ్యానించారు.
- గూగుల్ స్ట్రీట్ వ్యూ: మ్యాపింగ్ మరియు విజన్ పనుల కోసం కెమెరా సేకరించిన చిత్రాలు.
సూచనలు / తదుపరి పఠనం
- ఇమేజ్ నెట్ ప్రాజెక్ట్ — ప్రిన్స్టన్ & స్టాన్ఫోర్డ్.
- COCO డేటాసెట్ — cocodataset.org.
- ISO/IEC TR 20547-5: బిగ్ డేటా రిఫరెన్స్ ఆర్కిటెక్చర్.
- కంప్యూటర్ విజన్ కోసం ఇమేజ్ ట్రైనింగ్ డేటాసెట్ ఎందుకు అవసరం?
