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为计算机视觉模型获取训练数据时选择多样性
计算机视觉 (CV) 是人工智能的一个小众子集，它正在弥合科幻与现实之间的差距。上个世纪的小说、电影和广播剧中都有引人入胜的机器故事，它们像人类一样观察环境并与之互动。但今天，这一切都变成了现实，这要归功于 CV […]
来源:Shaip 博客计算机视觉（CV）是人工智能的一个小众子集，它弥合了科幻与现实之间的差距。上个世纪的小说，电影和音频戏剧吸引了机器的传奇，看到了像人类一样的环境并与他们互动。但是今天，所有这一切都归功于简历模型。
计算机视觉 CV模型是一项简单的任务，例如通过面部识别来解锁智能手机，或者是在行业4.0环境中诊断机械的复杂用例，计算机视觉正在通过重新校准常规操作方法来改变游戏。它为可靠性，快速解决冲突和详细报告铺平了道路。
计算机视觉但是，简历模型的结果多么精确和准确地归结为训练数据的质量。让我们再剖析一点。
AI培训数据质量与CV模型的输出成正比
在Shaip，我们一直在重申培训AI模型中质量数据集的重要性和关键性。当涉及到涉及计算机视觉（特别是人类）的利基应用程序时，它变得更加重要。 Shaip 数据集中的多样性对于确保计算机视觉模型在全球范围内的功能至关重要，并且由于缺乏可用于培训的数据集，因此对特定种族，性别，地理或其他因素没有偏见或不公平的结果。 为了进一步打破培训简历模型中人类多样性的重要性，这是令人信服的原因。 防止历史偏见并提高处理人类的公平性，而没有任何歧视或偏见 对于模型的出色性能，即使对于带有昏暗的对比度，不同的面部表情和更多的图像以及更多的图像，计算机视觉的效果也很好。 为具有不同生活方式和外观选择的人培养模型的包容性功能 培训数据中的偏见 AI培训数据集
在Shaip，我们一直在重申培训AI模型中质量数据集的重要性和关键性。当涉及到涉及计算机视觉（特别是人类）的利基应用程序时，它变得更加重要。Shaip
数据集中的多样性对于确保计算机视觉模型在全球范围内的功能至关重要，并且由于缺乏可用于培训的数据集，因此对特定种族，性别，地理或其他因素没有偏见或不公平的结果。