پروژه cleanvision

cleanlab/cleanvision

این ابزار به شما کمک می‌کنه تا به‌صورت خودکار مشکلات در مجموعه‌داده‌های تصویری رو پیدا کنید و روی کیفیت داده‌ها تمرکز کنید. ️

کاربرد:

cleanvision برای شناسایی خودکار اشکالاتی مثل تصاویر نامناسب، برچسب‌های اشتباه، داده‌های تکراری یا نویزی در مجموعه‌داده‌های تصویری استفاده می‌شه. این ابزار به بهبود دقت مدل‌های یادگیری ماشین کمک می‌کنه، چون داده‌های تمیز و باکیفیت منجر به عملکرد بهتر می‌شن. ️

در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟

وقتی دارید روی پروژه‌های بینایی کامپیوتری کار می‌کنید و مجموعه‌داده‌ی بزرگی دارید که احتمال خطا در برچسب‌ها یا کیفیت تصاویر وجود داره، استفاده از این ابزار بسیار مفیده. همچنین برای تیم‌هایی که روی رویکردهای داده‌محور (data-centric) تمرکز دارند، این ابزار یک انتخاب عالیه.

چند مثال از موارد استفاده:

- پیدا کردن تصاویر مخدوش یا با کیفیت پایین در دیتاست

- تشخیص برچسب‌های اشتباه در داده‌های آموزشی

- حذف تصاویر تکراری که می‌تونن مدل رو فریب بدن

- بهبود دقت مدل‌های طبقه‌بندی تصاویر با تمیز کردن داده‌ها قبل از آموزش