সংজ্ঞা
কম্পিউটার ভিশন সিস্টেম প্রশিক্ষণের জন্য ভিজ্যুয়াল ডেটাসেট সংগ্রহের প্রক্রিয়া হল চিত্র তথ্য সংগ্রহ। উৎসগুলির মধ্যে রয়েছে ক্যামেরা, ড্রোন, উপগ্রহ এবং পাবলিক ডেটাসেট।
উদ্দেশ্য
উদ্দেশ্য হল পরিবেশ এবং ব্যবহারের ক্ষেত্রে ভিজ্যুয়াল প্যাটার্ন শেখার জন্য মডেলগুলির কাছে বিভিন্ন উদাহরণ থাকা নিশ্চিত করা।
গুরুত্ব
- কম্পিউটার ভিশন মডেলের নির্ভুলতার জন্য গুরুত্বপূর্ণ।
- পক্ষপাত এড়াতে বৈচিত্র্যময় আলো, কোণ এবং জনসংখ্যাতাত্ত্বিক তথ্য অন্তর্ভুক্ত করতে হবে।
- মানুষের ছবি সংগ্রহ করার সময় গোপনীয়তা এবং সম্মতির সমস্যা উত্থাপন করে।
- উচ্চ সঞ্চয়স্থান এবং ব্যবস্থাপনার চাহিদা।
কিভাবে এটা কাজ করে
- প্রকল্পের লক্ষ্য এবং তথ্যের চাহিদা নির্ধারণ করুন।
- সেন্সর, API, অথবা সংগ্রহস্থলের মাধ্যমে ছবি সংগ্রহ করুন।
- ট্রেসেবিলিটির জন্য মেটাডেটা সংগঠিত এবং লেবেল করুন।
- টীকা এবং প্রশিক্ষণের জন্য নিরাপদে সংরক্ষণ করুন।
- প্রাসঙ্গিকতার জন্য ডেটাসেটগুলি ক্রমাগত আপডেট করুন।
উদাহরণ (বাস্তব জগৎ)
- ইমেজনেট: এআই-এর জন্য বৃহৎ আকারের ভিজ্যুয়াল ডেটাসেট।
- COCO ডেটাসেট: গবেষণার জন্য সংগৃহীত এবং টীকাযুক্ত ছবি।
- গুগল স্ট্রিট ভিউ: ম্যাপিং এবং ভিশন কাজের জন্য ক্যামেরা-সংগৃহীত ছবি।
তথ্যসূত্র / আরও পড়া
- ইমেজনেট প্রকল্প — প্রিন্সটন এবং স্ট্যানফোর্ড।
- COCO ডেটাসেট — cocodataset.org।
- ISO/IEC TR 20547-5: বিগ ডেটা রেফারেন্স আর্কিটেকচার।
- কম্পিউটার ভিশনের জন্য কেন একটি ইমেজ ট্রেনিং ডেটাসেট প্রয়োজন?
