Annotation d’images : définition, cas d’utilisation et types

L'annotation d’images est un travail simple, mais elle requiert de suivre quelques étapes. De nombreux outils et ressources en ligne peuvent vous aider à la réaliser.

Opdage tout ce qu’il faut savoir dessus i denne artikel.

Qu’est-ce que l’annotation d’images ?

Her er et par eksempler éléments à noter sur ce processus :

• L’annotation d’images est un processus qui implique de définir manuellement des zones dans une image et de les décrire.
• L’annotation peut aussi être un processus visant à caractériser certaines données qui doivent être reconnues par un modèle spécifique.

Les descriptions ou les données vont ensuite servir dans de nombreux domaines, mais leur usage initial est l’entraînement des algorithmes d’apprentissage automatique pour les appareils de vision artificielle en informatique.

• L’annotation d’une image établit les critères que le modèle tente de reproduire, de sorte que toute erreur d’étiquetage est également reproduite.
• Par conséquent, une annotation correcte de l’image crée les bases de l’apprentissage des réseaux neuronaux, ce qui fait de l’annotation l’une des tâches les plus critiques de la vision artificielle.

Les annotations d’images peuvent être effectuées manuellement ou à l’aide d’un outil d’annotation automatique. L’étiquetage assisté par un modèle fait référence à la technique d’étiquetage des images effectué par un modèle lui-même.

• Les technologies d’annotation automatique sont souvent des algorithmes pré-entraînés capables d’annoter des photos avec précision.
• Leurs annotations sont nécessaires pour les tâches d’annotation complexes telles que la construction de masques de segments, qui demandent beaucoup de temps à créer.
• Dans de nombreuses circonstances, les technologies d’annotation automatique facilitent l’annotation manuelle en fournissant un point de départ pour l’annotation ultérieure.
• L’annotation manuelle est souvent assistée par des instruments qui permettent d’enregistrer des points significatifs pour faciliter l’étiquetage et le stockage des données.

Dans le cadre de l’annotation d’images, voici deux éléments que vous devez retenir :

• L’étiquetage des données consiste à localiser des éléments dans des données non traitées, que ce soit une image, une vidéo, un texte ou un LIDAR, et à leur attribuer des étiquettes qui peuvent aider votre modèle d’apprentissage automatique à faire des prédictions et des estimations précises.
• La segmentation consiste à diviser l’image que vous traitez en zones distinctes. Cette technique est surtout utilisée pour identifier des objets ou des régions dans une image.

Quel est le processus d’annotation des images ?

Voyons maintenant le Drift de l’annotation d’images. Pour commencer à catégoriser vos photos, vous avez besoin de deux choses :

• EN outil d’annotation d’images.
• Suffisamment de données d’entraînement de haute qualité.

Parmi la multitude d’outils d’annotation d’images disponibles, nous devons nous poser les bonnes questions afin de choisir l’outil qui répond le mieux à nos besoins.

Valget af bon outil d’annotation nécessite une connaissance approfondie du type de données à annoter ainsi que de la tâche à accomplir. Il convient d’accorder une attention particulière aux éléments suivants :

• det format des données.
• det type d’annotation påkrævet.
• det format de fichier dans lequel les annotations seront sauvegardées.

Étant donné le large éventail d’activités d’annotation d’images et de formats de stockage, il existe de nombreux outils d’annotation.

Des plateformes d’annotation simples comme CVAT og LabelImg aux solutions plus avancées comme V7 pour l’annotation de données à grande échelle.

L’annotation peut également être réalisée au niveau individuel ou organisationnel, ou être confiée à des indépendants ou à des organisations qui fournissent des services d’annotation.

Voici un guide simple pour démarrer l’annotation d’images :

1. Obtenez vos données brutes d’images ou de vidéos quelque part

L’étape initiale de l’annotation d’images consiste à préparer les données brutes, qu’il s’agisse de photographies eller af videoer.

Avant d’être utilisées pour l’annotation, les données sont souvent nettoyées et traitées, le contenu de mauvaise qualité et les doublons étant supprimés.

Vous pouvez :

• Soit acquérir et traiter vos propres données.
• Soit utiliser des ensembles de données accessibles au public, qui sont généralement toujours annotés d’une manière ou d’une autre.

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2. Découvrez les différents types d’étiquettes disponibles

Le type d’annotation à utiliser est directement lié à la tâche enseignée à l’algorithme.

• Si le système apprend à catégoriser des images, les étiquettes se présentent sous la forme de classes numériques.
• Si le système apprend la segmentation d’images ou la détection d’objets, les annotations sont des masques sémantiques et des coordonnées de boîtes de délimitation, respectivement.

3. Créez une classe pour chaque objet à étiqueter

La plupart des méthodes supervisées de Deep Learning nécessitent des données avec un nombre défini de classes pour fonctionner.

Par conséquent, l’établissement d’un nombre défini d’étiquettes et de leurs noms à l’avance peut aider à éviter les classes en double ou les objets comparables étiquetés sous des noms de classe distincts.

V7 permet d’annoter à l’aide d’un ensemble spécifique de classes, chacune avec son propre code couleur. Cela simplifie l’annotation et évite les erreurs telles que les fautes de frappe et l’ambiguïté des noms de classe.

4. Utilisez les outils appropriés pour annoter

Après avoir identifié les étiquettes de classe, vous pouvez commencer à annoter vos données d’images.

• En fonction de la tâche de vision par ordinateur pour laquelle l’annotation est effectuée, la région de l’objet correspondant peut être annotée ou des étiquettes d’image peuvent être ajoutées.
• Après l’étape de délimitation, attribuez des étiquettes de classe à chacune de ces zones d’intérêt. Vérifiez que les annotations complexes, telles que les boîtes de délimitation, les cartes de segments et les polygones sont correctes.

5. Choisissez la version et l’exportation de votre ensemble de données

Les données peuvent être exportées ensemble dans différents formats en fonction de leur utilisation.

Det formats d’exportation courants er :

• JSON.
• XML.
• Pickle.

Cependant, pour l’entraînement des algorithmes d’apprentissage profond, différents formats d’exportation tels que les suivants ont été utilisés, car les algorithmes d’apprentissage profond sont conçus pour s’y adapter :

• COCO.
• Pascal VOC.

L’exportation d’un ensemble de données au format COCO permet une insertion facile dans un modèle qui accepte ce format, ce qui nous évite d’avoir à ajuster l’ensemble de données aux entrées du modèle.

Combien de temps faut-il pour annoter une image ?

La quantité de données requises et la complexité de l’annotation qui les accompagne influencent les délais d’annotation. Il n’existe pas de temps précis pour une annotation, mais sachez que :

• Les annotations simples portant sur un petit nombre d’objets sont plus rapides que les annotations portant sur des objets appartenant à des milliers de classes.
• Det annotations qui nécessitent le marquage de l’image sont beaucoup plus rapides à réaliser que les annotations qui requièrent la localisation de nombreux points clés ou objets.

Quels sont les types d’annotation d’images ?

Besøg dix types d’annotation d’images et leurs cas d’utilisation :

Ajouté à cela, l’exploitation de techniques de reconnaissance d’images permet une personnalisation accrue d’une page web pour une meilleure gestion, offrant une expérience utilisateur plus adaptée et enrichissante.

• L’intégration de systèmes de classification d’images par points clés dans des projets de personnalisation permet d’améliorer la recherche d’images et de personnaliser davantage les pages web en fonction des intérêts et des besoins des utilisateurs.
• På en page web, la recherche d’informations peut être compliquée, surtout si votre projet doit être achevé dans les plus brefs délais.
• Les outils peuvent vous aider à affiner la qualité de votre travail dans le cadre d’une annotation d’image.

Pourquoi les données annotées sont-elles nécessaires à l’IA ?

L’annotation d’images génère des données d’entraînement à partir desquelles les modèles d’IA supervisés peuvent lære.

• La manière dont nous annotons les photographies permet de prédire comment l’IA se comportera après les avoir regardées et en avoir tiré des enseignements.
• Par conséquent, une mauvaise annotation est souvent reflétée dans la formation, ce qui donne lieu à des modèles qui font de mauvaises prédictions.

La qualité du résultat est déterminée par la qualité des données d’entrée. Et si vous voulez construire des modèles de vision artificielle fiables qui identifient, reconnaissent et classent des objets, les données que vous utilisez pour alimenter les algorithmes d’apprentissage doivent être correctement étiquetées.

Les données annotées sont très importantes lorsqu’il s’agit de relever un défi unique et d’utiliser l’IA dans un nouveau domaine.

• Pour les tâches typiques telles que la classification et la segmentation d’images, des modèles pré-entraînés sont souvent disponibles, et ils peuvent être adaptés à des cas d’utilisation spécifiques à l’aide de l’apprentissage par transfert avec un minimum de données.
• En revanche, l’apprentissage d’un modèle complet à partir de zéro nécessite souvent une quantité massive de données annotées divisées en ensembles de formation, de validation et de test, ce qui est difficile et prend du temps à générer.

Les algorithmes non supervisés, n’ont pourtant pas besoin de données annotées et peuvent être formés directement sur des données brutes.

I konklusion :

• L’annotation d’images est le processus de classification de contenus photographiques dans un ensemble de données particulier afin de former des modèles d’apprentissage automatique
• L’annotation d’images nécessite des données correctement étiquetées pour des résultats précis dans le futur.
• Le processus d’annotation inclut le choix des passende værktøjer, la définition des types d’étiquettes et l’utilisation de méthodes manuelles ou automatiques pour annoter les données.
• Une annotation de qualité influence directement la performance des modèles d’IA, et les erreurs peuvent conduire à des résultats peu fiables et coûteux.

L’annotation d’images est une technique précieuse pour organiser et enrichir les ensembles de données d’images dans le cadre d’un projet collaboratif. Si vous avez des questions à ce sujet, vous pouvez laisser un commentaire.

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