Computer Vision: Datensätze kuratieren

Kernaussage: Sorgfältige Datenkurierung ist entscheidend für die erfolgreiche Implementierung von Computer-Vision-Projekten in KMU.

Computer Vision ist ein aufstrebendes Feld, das Unternehmen neue Möglichkeiten eröffnet, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren. Der Schlüssel zu erfolgreichen Anwendungen liegt jedoch in der Qualität und Relevanz der verwendeten Datensätze. Eine mangelhafte Datenkurierung kann die Projektziele gefährden. Im Folgenden werden typische Fehler bei der Kuratierung von Datensätzen beschrieben und korrigierende Maßnahmen aufgezeigt. Abschliessend wird eine Handlungsanleitung für die ersten Schritte zur Verbesserung der Datenkurierung gegeben.

Typische Fehler und deren Korrektur

1. Unzureichende Datenannotation:

Ein häufiges Problem ist die unvollständige oder falsche Annotation der Bilddaten, was zu einer schlechten Trainingsbasis für Machine-Learning-Algorithmen führt.

Korrektur:
Es ist essenziell, sicherzustellen, dass alle Bilder korrekt und einheitlich annotiert sind. Dies kann durch den Einsatz automatisierter Tools zur Vorausannotation erfolgen, die dann manuell überprüft und bei Bedarf korrigiert werden. Schulungen für die Mitarbeitenden, die die Annotationen vornehmen, sind ebenfalls ratsam.

1. Ungleichgewicht im Datensatz:

Ein weiteres Problem ist das Vorhandensein von unausgewogenen Datensätzen, bei denen bestimmte Kategorien von Bildern überrepräsentiert sind. Dies kann zu Verzerrungen in den Modellergebnissen führen.

Korrektur:
Eine gleichmässige Verteilung der Datenkategorien sollte angestrebt werden. Methoden zur Erhöhung der Vielfalt, wie Data Augmentation, können eingesetzt werden. Ebenso kann eine gezielte Erhebung zusätzlicher Daten für unterrepräsentierte Kategorien die Balance wiederherstellen.

1. Vernachlässigung der Datenqualität:

Oft wird die Qualität der erfassten Bilder ignoriert, was zu unscharfen oder falsch belichteten Fotos führt. Diese beeinträchtigen die Leistung des computergestützten Sehens erheblich.

Korrektur:
Investieren Sie in hochwertige Aufnahmetechnik und standardisierte Aufnahmeprozesse, um die Datenqualität zu sichern. Regeln zur Bildaufnahme sollen überwacht werden, um gleichmässig gute Qualität sicherzustellen.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Erstprüfung und Planung (Tag 1–7):

Beginnen Sie mit einem Audit der vorhandenen Datensätze. Überprüfen Sie die Qualität der vorhandenen Annotationen, die Balance der Datensätze sowie die allgemeine Bildqualität. Legen Sie fest, welche Massnahmen zur Behebung der gefundenen Schwachstellen erforderlich sind.

1. Korrekturmassnahmen umsetzen (Tag 8–21):

Starten Sie mit der Umsetzung der Korrekturmassnahmen. Dies könnte die Nachbesserung von Annotationen, die Aufnahme neuer Daten oder die Anwendung von Data-Augmentation-Techniken umfassen. Schulungen und Workshops zur Sensibilisierung der Mitarbeitenden für die Bedeutung der Datenqualität sollten in dieser Phase ebenfalls durchgeführt werden.

1. Evaluierung und Anpassung (Tag 22–30):

Führen Sie eine Evaluierung der umgesetzten Massnahmen durch. Überprüfen Sie die Ergebnisse anhand von Testläufen und nehmen Sie notwendige Anpassungen vor. Die kontinuierliche Überwachung und Anpassung der Datensätze sollte als fortlaufender Prozess etabliert werden, um die Qualität der Daten langfristig sicherzustellen.

Durch eine sorgfältige Planung und Umsetzung der Datenkurierung legen Sie den Grundstein für erfolgreiche Computer-Vision-Projekte, die messbaren Mehrwert für Ihr Unternehmen schaffen.