Как создать свой датасет: требования к качеству фотографий для разметки дефектов

Создание собственного датасета — ключевой шаг в обучении нейросетей для выявления дефектов на строительных объектах, инфраструктуре или промышленных объектах. Чтобы система работала корректно, необходимо обеспечить качество входных данных. Вот основные требования, которые помогут вам собрать эффективный датасет для последующей разметки и обучения моделей:

---

📷 Качество изображений

• Разрешение: не менее 1024×1024 пикселей для сохранения мелких деталей;
• Чёткость: изображения должны быть резкими, без шумов, размытий, засветов или артефактов;
• Освещение: используйте естественный свет или равномерное искусственное освещение. Избегайте резких теней и бликов;
• Формат: сохраняйте все изображения в едином формате (например, JPG или PNG) — это упрощает автоматическую обработку.

---

📊 Количество и разнообразие

• Минимум 1000 изображений на каждый класс дефекта. Например, для трещин, ржавчины или плесени — по отдельному набору;
• Включайте как фото с дефектами, так и без них — для обучения на норму и аномалию;
• Соотношение классов: рекомендуется 60% с дефектами / 40% без, или 70% / 30%, в зависимости от целей;
• Разнообразие: снимайте каждый дефект с разных ракурсов, под различными углами и при разных условиях освещения — это повышает устойчивость модели.

---

🖼️ Компоновка кадра

• Дефект должен занимать 50–60% площади кадра — слишком мелкие элементы могут быть пропущены при обучении;
• Избегайте лишних объектов, не относящихся к сцене — это снижает точность нейросети.

---

Создание качественного датасета требует времени, но именно от него зависит, насколько точно и стабильно будет работать ваша система компьютерного зрения. Уделите внимание деталям — и ваши модели будут видеть даже то, что не заметит глаз.

 

Опубликовано: Июнь 17, 2025, 1:46 п.п. Просмотры: 84