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今天来学习怎么做需求分析如何明确数据采集需求。 我把自己考试通过的学习笔记都分享到这里了另外还有一个比较全的思维脑图我导出为JPG文件了。下载地址在这里https://download.csdn.net/download/giszz/88868909 本系列都是基于腾讯人工智能AI课的内容学习笔记分享给大家需要更看全面任务的去腾讯云官网看原文。 详细见下表
需求采集维度示例 待确认 说明确认结果 赛道样式 明确赛道样式看是否有和标志类似的图案 使用场地与光照情况 明确模型使用场景与光照情况 室内侧光背光面向光信号灯的影响都会有 明确交通标志倾斜角度范围 需要检测的交通标志的俯仰角(pitch)、偏航角(yaw)、翻滚角(roll) 这里要有空间想象力就是注意一点不是以地面作为xy平面坐标而是以这个标志牌为平面再想象出一个z轴就清晰了。 如上图x为轴——俯仰角 y为轴——偏航角 z为轴——翻滚角 明确需要检测的交通标志包含哪些 明确需要检测的交通标志包含哪些1.需要详细列举所有要被检测的交通标志未被列举的标志不会被识别2.交通标志的数量越多采集工作量越大 检测框覆盖范围 需要明确范围细节如:1.是否包含杆体2.边缘出框情况等等 1.对于交通标志牌子标注范围是交通标志牌所处范围即可 2.对于交通信号灯标注范围是灯亮的区域 3.对于行人标注范围是整个行人范围 4.对于边缘出框的场景如果出框范围不超过50%也应当予以检测(如图 2最左侧和最右侧的标志应当能够检出) 检出框分类 是否要对每个框体单独检出 不需要只需要输出对应检测框即可 需要检测的交通标志的最小框 需要检测的交通标志的最小框最小框越小运算量越大执行效率越低;同时太小的检测框容易使标注误差变大 玩具车速度较快需要检测到距离车2米的标志为后续的小车操控预留时间。 对图片模糊程度的要求 实际操作中摄像头模糊效果容忍程度怎样 玩具车摄像头帧率较高且有处理算法糊程度实际测试下来最大模糊程度如图 设备色差情况 是否存在设备色差 摄像头较好无需考虑摄像头色差但是在部分场景下可能产生由环境光引起的色域变化和噪点如图
把上面这个表格理解透彻基本就知道计算机视觉的需求采集要考虑哪些内容了。
延伸学习 在计算机视觉中进行需求采集时需要考虑的维度和注意事项较多。以下是一些主要的维度和注意事项以及相应的解决思路
一、考虑的维度
应用场景明确计算机视觉系统的应用场景如安防监控、自动驾驶、医疗诊断等有助于确定所需的数据类型和处理方式。数据类型根据应用场景确定需要采集的数据类型如图像、视频、深度信息等。数据量评估所需的数据量以确保训练出的模型具有足够的泛化能力。数据质量关注数据的清晰度、准确性、完整性和多样性以提高模型的性能。实时性要求对于需要实时处理的应用场景应关注算法的运算速度和效率。
二、公认的注意事项
数据隐私和安全在采集和处理数据时应遵守相关法律法规确保用户隐私和数据安全。数据标注准确性对于需要人工标注的数据集应确保标注的准确性和一致性以提高模型的训练效果。数据偏差和不平衡问题注意数据集中可能存在的偏差和不平衡问题如类别不均衡、场景偏差等这些问题可能导致模型在特定情况下的性能下降。
三、解决思路
针对应用场景和数据类型选择合适的采集设备和方案确保数据的准确性和完整性。对于数据量需求可以通过数据增强、迁移学习等技术来扩充数据集提高模型的泛化能力。关注数据质量采用图像预处理、去噪等技术改善图像质量提高模型的性能。针对实时性要求优化算法和计算资源提高处理速度。遵守相关法律法规加强数据加密和访问控制确保数据隐私和安全。建立完善的数据标注流程和质量控制机制提高数据标注的准确性。采用采样策略、数据扩充等技术解决数据偏差和不平衡问题提高模型在各种情况下的性能。
总之在计算机视觉中进行需求采集时需要全面考虑应用场景、数据类型、数据量、数据质量和实时性要求等维度并关注数据隐私、安全、标注准确性以及偏差和不平衡等问题。通过选择合适的采集方案、优化算法和计算资源以及加强质量控制等措施可以有效地解决这些问题提高计算机视觉系统的性能和可靠性。
