Избегание предвзятости при сборе данных гарантирует, что твоя модель компьютерного зрения будет хорошо работать в различных сценариях. Чтобы свести к минимуму предвзятость, подумай о сборе данных из разных источников, чтобы отразить различные точки зрения и сценарии. Обеспечь сбалансированное представительство всех значимых групп, таких как представители разных возрастов, полов и этнических групп. Регулярно пересматривай и обновляй свой набор данных, чтобы выявить и устранить любые возникающие предубеждения. Такие методы, как перебор недопредставленных классов, увеличение объема данных и алгоритмы, учитывающие справедливость, также могут помочь смягчить предвзятость. Используя эти стратегии, ты поддерживаешь надежный и справедливый набор данных, который повышает способность твоей модели к обобщению.