Roteiro Para Criação de Dataset de Imagens Para modelos de Aprendizagem Profunda

Uma das etapas mais importantes para se criar um modelo de aprendizagem profunda (deep learning
– DL) é criar um dataset (conjunto de dados) de imagens em grande escala para treinar o modelo.

Mas como coletar, rotular e armazenar imagens de maneira eficiente e eficaz?

Neste post será abordado o passo a passo do processo de criação do dataset de imagem, incluindo desde o planejamento e preparação até os detalhes de anotação e organização, conforme a Figura 1.

1. COMPREENDENDO AS NECESSIDADES DO DATASET DE IMAGEM

Quando se trata de construir um dataset de imagem, o primeiro passo é entender o propósito que o dataset servirá. Se o propósito é para pesquisa, um modelo de inteligência artificial (IA) ou DL, ou diversão, saber o propósito ajudará a determinar que tipo de dados são necessários e quanto deles.
Por exemplo, se o objetivo do dataset de imagem for um projeto de pesquisa, os dados devem ser de alta qualidade e ter um nível específico de detalhe que auxiliará no estudo.

Por outro lado, se o propósito é apenas para diversão, então o dataset pode ser mais relaxado, variado e aberto. Se um modelo de IA ou DL usar o dataset, ele deverá ser estruturado para facilitar o aprendizado e o reconhecimento de padrões nas imagens pelo sistema. Portanto, a clareza sobre o propósito das imagens é crucial na construção de um dataset bem-sucedido e eficaz.

Ao construir um dataset de imagem, uma das primeiras coisas a considerar é o tamanho e a complexidade dos dados. Como tal, é importante determinar quantas imagens são necessárias e quais tipos de imagens atendem às necessidades.

É importante lembrar que o tipo de imagens no dataset impactará significativamente o quão preciso e eficaz será qualquer modelo de aprendizado de máquina (machine learning – ML) que se treinar nele.

Portanto, gastar tempo pesquisando e planejando o tamanho e a complexidade ideais do dataset de imagens é crucial para obter resultados confiáveis.

Em seguida, ao fazer um dataset de imagem, é preciso considerar os requisitos de qualidade que as imagens precisam atender para fornecer resultados precisos.

A resolução das imagens é uma grande parte se descobrir o quão bom é o dataset. Podem ser necessárias imagens de alta ou baixa resolução dependendo do foco da pesquisa ou projeto. Além disso, incluir recursos específicos, como cor, orientação e outras características visuais, é fundamental.

Esses recursos ajudam a criar um dataset mais abrangente e detalhado que pode ser utilizado para diversos fins. O desenvolvimento de um dataset de imagem requer uma consideração cuidadosa de seus requisitos e recursos de qualidade, o que garante que ele atenda ao propósito pretendido.

2. PREPARANDO RECURSOS PARA A EMPREITADA

Como a importância do dataset de imagens continua a crescer em diferentes áreas de pesquisa, é essencial preparar recursos para dimensionar esses conjuntos de dados. Isso envolve entender as várias ferramentas e técnicas disponíveis para gerenciar e armazenar grandes quantidades de dados.

a) Gerenciamento: Os conjuntos de dados de imagens requerem gerenciamento adequado para garantir seu uso prático, seja para visão computacional, ML ou outras aplicações.

b) Preparação: Gerenciar e preparar dados de imagem requer uma consideração cuidadosa de fatores como anotação, rotulagem e limpeza de dados.

c) Armazenamento: Um aspecto crucial do processo de gerenciamento é selecionar os métodos de armazenamento mais adequados, como sistemas de arquivos distribuídos ou armazenamento em nuvem, que possam lidar com eficiência com o volume e a complexidade dos dados. O armazenamento em nuvem não apenas torna os dados mais fáceis de encontrar e acessar, mas também torna os dados mais seguros e confiáveis.

d) Segurança: Com o armazenamento em nuvem, os dados são criptografados e protegidos contra acesso não autorizado. Isso reduz o risco de violações de dados.

e) Ferramentas de Otimização: A escala de dataset de imagens requer uma compreensão abrangente das ferramentas e técnicas necessárias para otimizar o armazenamento, processamento e preparação de dados para análise.

As plataformas de armazenamento em nuvem oferecem soluções que podem ser ampliadas à medida que o armazenamento de dados cresce. Esforços colaborativos entre pesquisadores e partes interessadas também são possíveis, pois o armazenamento em nuvem permite fácil compartilhamento e colaboração em um ambiente seguro. À medida que o volume de conjuntos de dados de imagem aumenta, aproveitar o armazenamento em nuvem continua sendo crucial para gerenciar e armazenar arquivos grandes, mantendo a segurança e a acessibilidade dos dados.

3. ESTRATÉGIAS DE AQUISIÇÃO DE IMAGENS

A aquisição de imagens de alta qualidade é um passo essencial na construção de um dataset de imagens. Requer consideração cuidadosa de vários fatores, como fonte, formato e tamanho das imagens.

a) Fonte: A origem das imagens deve ser confiável para garantir autenticidade e credibilidade. Além disso, o formato deve ser compatível com o dataset e as ferramentas que serão utilizadas para análise.

Nota: Em post anterior (CARVALHO, 2024), foram publicados referências de dataset disponibilizados publicamente para diversas áreas do conhecimento humando. Podem ser um bom ponto de partida de construção de dataset.

b) Tamanho das Imagens: é outro fator crítico que deve ser considerado. Imagens grandes podem consumir recursos significativos de memória, enquanto imagens pequenas podem precisar fornecer mais detalhes para análise. Portanto, é necessário equilibrar a qualidade da imagem e o tamanho do arquivo. A seleção de imagens deve ser abrangente e representativa para garantir que o dataset represente com precisão a população ou os fenômenos pretendidos.

c) Aquisição de imagens: é um processo crítico que requer deliberação cuidadosa e atenção aos detalhes para garantir que o dataset seja preciso e confiável. O processo de aquisição deve incluir de forma abrangente as variações de ângulos, condições de iluminação e objetos.

Por fim, criar um dataset de imagens é crucial em muitos campos, como visão computacional e ML. Isso pode ser conseguido através da aquisição manual ou automatizada de imagens de diversas fontes, como bancos de dados on-line, repositórios, pesquisas estruturadas na web ou configurações personalizadas de câmeras.

É importante notar que a criação de um dataset de imagem não consiste apenas em coletar, mas também em garantir que eles sejam de alta qualidade, diversificados e relevantes para a tarefa. Depois que o dataset de imagem é criado, ele pode ser usado para diversas aplicações, como reconhecimento de objetos, classificação de imagens e análise de cena. Concluindo, a criação de um dataset é fundamental para o avanço do campo da visão computacional e do ML.

4. PRÉ-PROCESSAMENTO E PREPARAÇÃO DE IMAGENS

Ao se trabalhar em um projeto com um conjunto de dados de imagens, é essencial configurar uma maneira confiável de lidar com os dados.

O pré-processamento e a preparação são etapas integrais para atingir esse objetivo. Essas etapas envolvem a manipulação e otimização das imagens para garantir que eles estejam em um formato que seja propício aos requisitos do projeto.

Durante a fase de pré-processamento, tarefas como filtragem, redimensionamento e normalização geralmente são feitas para garantir que todas tenham a mesma qualidade e formato. Esta etapa garante que os dados estejam prontos para análise, permitindo que os pesquisadores extraiam insights dos dados de forma mais eficaz.

O pré-processamento faz também com que os modelos de ML mais precisos, o que os torna melhores em tarefas como reconhecimento. Um bom pré-processamento é uma das etapas mais críticas para garantir que um projeto de conjunto de dados atenda aos seus objetivos e atenda a altos padrões de qualidade e precisão.

Além disso, é imperativo observar que o manuseio adequado de um dataset é crucial para seu uso bem-sucedido em aplicativos de ML e visão computacional. O redimensionamento e recorte durante a fase de preparação devem ser realizados com muito cuidado para garantir que os dados representem com precisão os objetos e cenas dos quais foram inicialmente retirados.

É importante ao usar o dataset para tarefas como detecção ou classificação de objetos, observar que a integridade do sistema afeta diretamente a precisão dos algoritmos. Para fazer um dataset confiável e útil, deve-se prestar muita atenção a cada detalhe durante a preparação.

5. VALIDAÇÃO E GARANTIA DA QUALIDADE

O dataset é crucial para muitos setores e campos de pesquisa, incluindo ML, visão computacional e IA.

a) Verificação: Para garantir dados da mais alta qualidade para processos de validação e garantia de qualidade, é crucial examinar minuciosamente e verificar a precisão de cada dataset antes de usar. Nesse processo, cada um é analisado, seus metadados são verificados e garante que atenda a padrões específicos. O dataset deve ser preciso e consistente para que os modelos de ML sejam confiáveis e robustos.

b) Testes de Qualidade e Validação: Dados de má qualidade podem levar a previsões imprecisas, o que pode ser prejudicial ao desempenho geral do sistema. Portanto, é essencial priorizar a qualidade dos dados ao trabalhar com conjuntos de dados para alcançar resultados precisos e confiáveis. Ao lidar com dataset, é crucial garantir que os dados dentro deles atendam aos padrões de qualidade esperados. Uma maneira de garantir isso é executando testes automatizados no conjunto de dados.

c) Identificação de Anomalias e Inconsistências: Isso ajuda a identificar quaisquer anomalias ou inconsistências nos dados, que podem então ser abordadas antes que se tornem problemas significativos. Recomenda-se também a realização de testes manuais para verificar a precisão de quaisquer detalhes adicionais incluídos no conjunto de dados, como rótulos ou anotações. Isso é especialmente importante para aplicações sensíveis ou essenciais, como imagens médicas ou carros autônomos. Aproveitar o tempo para testar e confirmar a precisão de um dataset pode economizar tempo e dinheiro no longo prazo e torná-lo mais confiável e confiável em geral.

d) Manutenção Periódica: É essencial verificar o conjunto de dados com frequência para garantir que sua precisão permaneça a mesma ao longo do tempo. Mudanças podem acontecer nos conjuntos de dados por vários motivos, como quando os dados são corrompidos ou surgem novas tecnologias. Testes de validação e garantia de qualidade devem ser feitos regularmente e quaisquer alterações necessárias devem ser feitas para manter resultados precisos. Além disso, recomenda-se estabelecer um protocolo para manutenção e atualização regular de dataset. Essa prática garante que os usuários do dataset tenham acesso a dados confiáveis e atualizados.

Seguindo um processo de manutenção bem planejado, as organizações podem usar seus datasets como uma ferramenta confiável para obter insights e tomar decisões inteligentes. Em última análise, o sucesso de qualquer dataset depende do compromisso com a sua melhoria e manutenção contínuas.

6. PÓS-PROCESSAMENTO E FINALIZAÇÃO DO DATASET

Um dataset é uma coleção usada para diversos fins, incluindo treinamento de algoritmos de ML ou realização de pesquisas.

O pós-processamento do dataset é a etapa final e crucial na preparação do conjunto de dados para uso. Envolve um conjunto de etapas de garantia de qualidade que garantem a correção, precisão e confiabilidade dos dados.

O pós-processamento inclui várias técnicas, como correção, normalização de dados, filtragem e segmentação. Esses métodos garantem que sejam de alta qualidade, livres de ruído e mantenham o nível de consistência desejado. Por causa disso, o pós-processamento desempenha um papel significativo para garantir que o dataset esteja pronto para ser usado, confiável e útil no trabalho em direção à meta estabelecida para ele.

As tarefas de pós-processamento, como rotulagem, categorização e criação de metadados podem ser tediosas e demoradas, mas são fundamentais para tornar o dataset valioso para aplicativos de ML e visão computacional.

O dataset é melhorado tanto em termos da sua qualidade como da sua confiabilidade após a eliminação do duplicado e a execução de verificações de qualidade. Os metadados fornecem informações essenciais sobre e contribuem para resultados de pesquisa mais precisos e úteis. O pós-processamento é uma etapa essencial na criação de um conjunto de dados preciso e valioso que pode ser usado em vários contextos e aplicações.

7. CONCLUSÃO

Criar um dataset em grande escala para os modelos de DL pode inicialmente parecer assustador. Ainda assim, se for empregada a estratégia apropriada, pode-se concluir a tarefa de forma rápida e eficiente. Se este guia for seguido, o resultado será um dataset que contribuirá para o desenvolvimento de modelos de ML confiáveis com mais frequência. Além disso, a ordem e a limpeza em relação a tudo e qualquer coisa associada à anotação e armazenamento estarão mantidos. Seguindo as diretrizes descritas neste guia pode-se construir um dataset que impulsionará significativamente os esforços de DL.

REFERÊNCIAS

XOFFSHORINGT, A Comprehensive Guide to Creating a Large-Scale Image Dataset for Deep Learning Models, Medium, 2024. Disponível em: <https://medium.com/@24x7offshoringt/a-comprehensive-guide-to-creating-a-large-scale-image-dataset-for-deep-learning-models-e2922a9f36b1>. Acessado em Ago 09, 2024.

24x7OFFSHORING. A Comprehensive Guide to Creating a Large-Scale Image Dataset for Deep Learning Models? 2021. Disponível em: <https://24x7offshoring.com/a-comprehensive-guide-to-creating-a-large-image/?feed_id=32040&_unique_id=65dff239aa281>. Acessado em Ago 09, 2024.

CARVALHO, A. Datasets de Acesso Livre para Projetos de IA!, Posts, EAILAB, IFSP, Jun 17, 2024. Disponível em: https://eailab.labmax.org/2024/06/17/datasets-de-acesso-livre-para-projetos-de-i-a/. Acessado em Set 24, 2024.

Elaborado por: Dr. Arnaldo de Carvalho Junior

Publicado em: Set 24, 2024