无论用于医学影像、自动驾驶、农业自动化还是机器人技术，扩展计算机视觉 (CV) 项目都是一项艰巨的任务，需要大量的微观管理、跟踪和分析才能获得最佳结果。数据通常以批次的形式进行标注，因为在整个过程中需要大量的迭代。这些批次经过多次修改，以不断改进模型的准确性。通常，免费的开源标注工具足以创建第一批标注，以使用数百到数千张图像启动 CV 项目。但是，在尝试扩展时，这些工具就变得过时了，团队在计算机视觉管道中创建、管理和维护持续流入的高质量训练数据方面面临着巨大挑战。本文将介绍帮助您扩展 CV 管道的 7 个主要考量因素。 

1. 强大的工具
2. 质量管理
3. 协作系统
4. CV 管道集成
5. 加速和自动化标注
6. 寻找合适的标注人员
7. 数据整理

强大的工具

强大的工具是进行注重细节的标注的必要条件。为了构建可扩展的标注管道，获得的工具集必须同样灵活且可扩展。工具集数量的增加可以实现各种功能，并提高准确性，从而实现最佳性能。

最重要的是，CV 技术不再仅仅包含边界框，在图像标注和数据标记等领域，支持所有这些功能的工具与不支持这些功能的工具之间可能存在巨大的差异。因此，要微调您的标注项目，您需要一个用户友好且功能丰富的工具集，以满足您最复杂的标注需求。后者可能包括选择属性和突出显示运动方向，连接选定点，手绘绘制与直线绘制等等。事实上，工具选择会极大地影响模型性能，并可能导致模型平均提高 12%。

在整个 CV 管道中需要注意的一件事是，所选工具在不影响加载时间的情况下支持每张图像越来越多的标注的程度。如果操作得当，选择强大的标注工具将显著提高您的模型性能。

质量管理

数据质量管理是 CV 管道的核心。对标注的需求不断增加，也提高了性能要求。为此，必须从一开始就创建标注说明，以实现最佳工作流程。

为了在开始时为您节省大量工作时间，我们建议您使用最先进的标注说明手册。随着 CV 行业的爆炸式发展，预设指南已成为质量保证 (QA) 的基石，以避免进一步的错误，并在标注团队中建立一致性。

直白地说，完全没有过程中的质量管理机制将花费您大量时间和金钱，导致团队内协作效率低下、模型性能不佳以及用户不满意。借助经过深思熟虑的系统和行动计划，您可以轻松检测到错误标记的标注，同时花费的时间远少于手动 QA 的时间。

因此，寻找减少 QA 时间的方法是一项值得的投资。为了在整个 CV 周期中确保高质量数据，需要进一步的多级监控和审查。一个稳固的质量管理系统将使您能够在培养的数据被视为模板之前，在各个生命周期阶段分配预先分配的用户角色。

协作系统

CV 项目的成功取决于标注员、QA 工程师、经理和 CV 工程师团队之间的互动是否顺畅。衡量每个成员的进度并提取团队分析也很重要，以了解谁在特定阶段受益最多，以及谁需要额外的指导才能取得更好的结果。这样，您还可以了解每个人的工作速度和质量，这有助于在紧迫的截止日期时做出有效的决策。识别团队的优势和劣势将有助于您提出更现实的截止日期，以加强您的 CV 策略。

说到应用，强大的协作系统在紧急情况下尤其有用。最近的 COVID-19 大流行就是一个例子：拥有稳固合作机制的公司设法渡过了疫情，因为他们学会了有效地管理远程标注团队，无论隔离和迫在眉睫的物理限制如何。通过自动分配和分发任务，您还可以轻松地跟踪每个成员的进度，无论他们身处世界何处。

CV 管道由自动化的协作系统推动，因为它可以实现团队内更轻松的沟通、减少人为错误、有效的项目说明以及基于性能的个人反馈选项。此外，在没有办公室环境的直接监督的情况下，跟踪每个标注员的标注数量也是一项特权。

请注意，远程工作会使您的数据安全面临风险，这可能是管理标注团队时的主要问题。因此，您构建安全系统的第一步应该是风险评估。

计算机视觉管道集成

您不仅需要自动化程序来简化数据和项目管理流程，还需要确保整个管道作为一个系统运行。借助相应的自动化，您可以灵活地调整和重新处理所选参数，以适应训练模型。

虽然 CV 管道集成可以从不同的角度理解，但管道集成的某些基本要素可能包括自动化项目设置、数据操作功能、团队管理、数据传输功能等等。简单来说，它是对整个管道中多个周期的自动化，以获得最佳结果。同时，如果您的项目需求发生波动，您的系统必须能够灵活地进行额外的训练以实现自定义功能。CV 管道集成将帮助您消除围绕数据管理的人工流程，并赋予您在不使用太多人力的情况下，轻松地实施自定义功能的能力。

这样，您的模型将能够更快地迭代实验，使您在行业中的竞争对手中脱颖而出。您是否考虑过可能提高模型性能质量的方法？从CV 管道集成开始。

加速和自动化标注

如果您想在竞争中占据相当大的优势，最好避免花费无数个小时进行图像标注。您现在可能能够应付当前的负载，但如果您接手数据量是现在的五倍或十倍的项目呢？找到加速图像标注的方法将使您有信心应对任何规模和复杂程度的项目，这反过来将影响标注的成本、数量和质量。

在优化标注速度时，请考虑工作流程优化、高级工具，尤其是迁移学习。您可能想知道，迁移学习将如何影响标注速度？与手动标注图像相比，重新调整和修改神经网络 (NN) 无法预测的图像部分要快得多。这样，您可以在原始模型的基础上平均提高 12% 的准确率。

通过将预训练网络和迁移学习增强到您的管道中，您可以大幅减少原本用于标注的时间。如果您还没有这样做，请考虑将 NN 集成到您的管道中，以实现所需的标注和项目完成速度，并确保在将新训练的 NN 应用于大型项目之前对其进行适当的测试。

寻找合适的标注人员

随着 AI 技术的快速发展，标注任务变得比以往任何时候都更加复杂，需要相关的背景、经验和技能才能提供高质量的结果。如今，公司主要通过两种外包人员进行外包标注：众包和专业管理。也就是说，找到专业管理的标注团队本身也存在挑战，您的选择应该以项目需求和客户目标为驱动。

CV 的发展导致全球出现了数百家标注公司，这使得查找和筛选的过程变得更加复杂和风险更大。鉴于一致、高质量的训练数据的重要性，我们强烈建议不要使用众包标注团队，因为他们可能不是全职标注员，而且可能缺乏集中式管理：您更有可能浪费时间、精力、金钱和资源，此外还会收到标注不佳的图像。

如果您能够使用值得信赖的服务提供商网络和标注团队，他们拥有运行项目所需的技能和经验，那么您现在就可以使用它们。与个人标注团队或代理机构相比，此类市场更有可能推动您的管道发展，但这取决于您的项目特点：最终选择权在您手中。

数据整理

人工智能产品的泛滥突出了数据整理在您的 CV 周期中的重要性。数据整理是指在数据生命周期的整个过程中积极且持续地进行数据管理，包括初始存储、收集和存档以供将来重复使用。它决定了您的数据价值，以满足特定用户群体的需求和兴趣。数据整理的主要优势之一是，它可以在您需要时轻松访问和浏览您的数据，但这并不像元数据那样关注数据集。然而，公司对数据整理的内化和定义各不相同。

数据整理者不仅仅参与维护、管理数据库和确定哪些数据库与特定项目相关。他们同样负责提出改进数据管理质量的做法。数据整理者工作如此重要的原因是，需要有一个仲裁者在数据被信任使用之前了解数据的上下文。

现代数据的激增使得难以坚持单一的数据整理方法。总的来说，数据整理可以优化以下操作：

• 构建训练数据集
• 验证生成的训练以确保其无偏
• 有效地简化您的 CV 工作流程
• 管理传输函数

有时，数据整理可以完全投入数据集质量管理。拥有数据集后，可以对其进行审查和分析以进行进一步训练或改进经过训练的模型以实现最佳性能。SuperAnnotate 也是这种情况，其工具促进数据集之间的轻松导航，从而提高模型性能的准确性。

最终思考

正如您所见，构建可扩展的 CV 管道并非一蹴而就。相反，在整个管道中，每个步骤都有关键的注意事项，这些注意事项可以大大简化您的日常操作并确保项目的成功。

最重要的是，应用至少一些提议的考虑因素将加速您的整个管道，将您的 CV 操作提升到一个新的水平。

我们希望这篇文章能扩展您对管道优化的理解，从而使您的 CV 工作受益。如果您有任何其他问题，请在下面的评论中告诉我们。

关于 SuperAnnotate

SuperAnnotate 通过其端到端平台和管理注释服务团队的集成市场，帮助公司构建下一代计算机视觉产品。SuperAnnotate 提供全面的注释工具、强大的协作和质量管理系统、无代码神经网络训练和自动化，以及数据审查和整理系统，以成功开发和扩展计算机视觉项目。从世界各地的研究人员到初创企业，再到企业，每个人都信任 SuperAnnotate 来构建高质量的训练数据集，速度提高 10 倍，同时显着提高模型性能。SuperAnnotate 被 CB Insights 评为 2021 年全球100 家顶尖 AI 公司之一。

本文最初发表于SuperAnnotate 博客。

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