Я хочу поделиться своим опытом и рассказать о том, какой набор данных не подходит для решения задач компьютерного зрения. Когда я начал изучать эту область, я сразу же понял, что качество и правильность данных являются ключевыми аспектами при работе с алгоритмами компьютерного зрения. Одним из типов данных, который может оказаться непригодным для решения задач компьютерного зрения, являются некачественные изображения. Это могут быть фотографии с низким разрешением, смазанные изображения или слишком тёмные или светлые фотографии. Такие изображения могут запутать алгоритмы компьютерного зрения и привести к неправильным результатам. Также не подходят для решения задач компьютерного зрения изображения с неправильной разметкой или отсутствием разметки. Разметка изображений очень важна, так как в неё закладываются данные о том, что находится на фотографии. Например, если объем разметки недостаточен или неправильный, то алгоритмы могут не справиться с задачами классификации или детектирования объектов. Ещё один набор данных, который не подходит для решения задач компьютерного зрения, это наборы данных с нерепрезентативными примерами. Если данные не достаточно разнообразны и не покрывают все возможные случаи, то алгоритмы могут показывать плохие результаты на новых изображениях. Например, если обучение проводилось только на изображениях людей с черными волосами, то алгоритм может показывать неправильные результаты при классификации людей с другими цветами волос. Важно понимать, что качество и правильность данных очень важны при решении задач компьютерного зрения. Плохие данные могут сильно влиять на результаты алгоритмов. Поэтому стоит уделить должное внимание подготовке и проверке данных перед их использованием.
Суммируя мой опыт, могу сказать, что некачественные изображения, неправильная разметка и нерепрезентативные примеры ― это наборы данных, которые могут оказаться не подходящими для решения задач компьютерного зрения.