{"id":2841,"date":"2021-09-08T17:47:32","date_gmt":"2021-09-08T12:17:32","guid":{"rendered":"https:\/\/www.datalabelify.com\/?p=2841"},"modified":"2023-11-03T11:50:03","modified_gmt":"2023-11-03T06:20:03","slug":"computer-vision-opportunities-and-challenges","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fr\/vision-par-ordinateur-opportunites-et-defis\/","title":{"rendered":"Vision par ordinateur\u00a0: les opportunit\u00e9s et les d\u00e9fis"},"content":{"rendered":"
Vision par ordinateur\u00a0: opportunit\u00e9s et d\u00e9fis<\/em><\/h6>\n

L'intelligence artificielle (IA), qui est utilis\u00e9e dans tous les secteurs, permet d'obtenir des informations r\u00e9volutionnaires et de cr\u00e9er de nouveaux produits. Il automatise \u00e9galement les t\u00e2ches complexes. La vision par ordinateur est une application de l'IA qui a un grand potentiel pour transformer les industries qui produisent de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es visuelles.<\/p>\n

Les cas d'utilisation de la vision par ordinateur peuvent aller de la formation de chiens au sauvetage, avec de nombreux autres cas d'utilisation. C'est un double d\u00e9fi de les cr\u00e9er. Vous pouvez choisir vos m\u00e9thodes d'annotation (vid\u00e9o, cadre englobant, polygone) et les objets, cibles ou comportements que vous souhaitez que votre mod\u00e8le reconnaisse.<\/p>\n

\u00c9tiqueter correctement l'\u00e9norme quantit\u00e9 de donn\u00e9es n\u00e9cessaires pour entra\u00eener la machine \u00e0 les reconna\u00eetre visuellement.<\/p>\n

Cela est particuli\u00e8rement vrai si vous avez des images multiples ou des vid\u00e9os comme donn\u00e9es visuelles.<\/p>\n

L'annotation de donn\u00e9es vid\u00e9o est tr\u00e8s utile dans une vari\u00e9t\u00e9 d'applications. La vision par ordinateur annot\u00e9e peut \u00eatre utilis\u00e9e pour entra\u00eener les syst\u00e8mes de v\u00e9hicules autonomes \u00e0 reconna\u00eetre les limites des rues et \u00e0 d\u00e9tecter les lignes de voie. Il est utilis\u00e9 par l'IA m\u00e9dicale pour identifier les maladies et fournir une assistance chirurgicale. Il peut \u00e9galement \u00eatre utilis\u00e9 pour cr\u00e9er des environnements de vente au d\u00e9tail sans caisse o\u00f9 les clients ne sont factur\u00e9s que pour les articles qu'ils apportent avec eux. Une application int\u00e9ressante est l'annotation vid\u00e9o, qui peut \u00eatre utilis\u00e9e pour cr\u00e9er un syst\u00e8me efficace permettant aux scientifiques d'en savoir plus sur les effets de la technologie solaire sur les oiseaux.<\/p>\n

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Annotation vid\u00e9o\u00a0: ce qu'elle fait<\/h3>\n

L'annotation vid\u00e9o peut \u00eatre consid\u00e9r\u00e9e comme un sous-ensemble d'annotations d'images et utilise bon nombre des m\u00eames outils. Le processus est cependant plus compliqu\u00e9. Un processus d'annotation pour les vid\u00e9os peut prendre jusqu'\u00e0 60 images par seconde. Cela signifie que cela peut prendre beaucoup plus de temps qu'il n'en faut pour annoter les images.<\/p>\n

Vous pouvez annoter une vid\u00e9o de deux mani\u00e8res\u00a0:<\/span><\/p>\n

La m\u00e9thode originale d'annotation vid\u00e9o est l'image unique. Annotator divise la vid\u00e9o en plusieurs images et les annote une par une. Cela peut parfois \u00eatre accompli \u00e0 l'aide d'une annotation de copie d'une image \u00e0 l'autre. Ceci est inefficace et prend du temps. Cela peut fonctionner dans certains cas, o\u00f9 les objets sont moins dynamiques dans les cadres.<\/p>\n

La vid\u00e9o en streaming est plus populaire. L'annotateur effectue p\u00e9riodiquement des annotations \u00e0 l'aide de fonctions sp\u00e9cialis\u00e9es de l'outil d'annotation de donn\u00e9es. C'est plus rapide et l'annotateur peut indiquer les objets lorsqu'ils se d\u00e9placent dans le cadre. Cela pourrait conduire \u00e0 un meilleur apprentissage automatique. Cette m\u00e9thode est plus rapide et plus courante \u00e0 mesure que le march\u00e9 des outils d'annotation de donn\u00e9es se d\u00e9veloppe et que les fournisseurs \u00e9tendent les capacit\u00e9s de leur plate-forme d'outillage.<\/p>\n

Le suivi est une m\u00e9thode d'annotation des mouvements d'objets. L'interpolation est une fonctionnalit\u00e9 de certains outils d'annotation d'image qui permet \u00e0 un annotateur d'\u00e9tiqueter une image, puis de passer \u00e0 une autre image. Cela permet \u00e0 l'annotateur de d\u00e9placer l'annotation \u00e0 la position o\u00f9 l'objet appara\u00eet plus tard dans le temps.<\/p>\n

L'interpolation utilise l'apprentissage automatique pour remplir le mouvement et suivre (ou interpoler) les mouvements de l'objet dans des cadres entre eux qui n'ont pas \u00e9t\u00e9 annot\u00e9s.<\/p>\n

Si vous cherchez \u00e0 construire une vision par ordinateur mod\u00e8le<\/a> capable de contr\u00f4ler un scalpel pendant une intervention chirurgicale, vous devrez utiliser des vid\u00e9os annot\u00e9es qui montrent les mouvements des scalpels de milliers ou de centaines d'interventions chirurgicales diff\u00e9rentes. Ces vid\u00e9os peuvent \u00eatre utilis\u00e9es pour apprendre \u00e0 la machine \u00e0 reconna\u00eetre et suivre un scalpel.<\/p>\n

La main-d'\u0153uvre est un choix critique pour la vision par ordinateur<\/h4>\n

L'annotation vid\u00e9o est une d\u00e9cision qui aura un impact sur votre personnel. On oublie souvent que la main-d'\u0153uvre est une consid\u00e9ration importante lors de la cr\u00e9ation de mod\u00e8les de vision par ordinateur. Cependant, il doit \u00eatre consid\u00e9r\u00e9 de mani\u00e8re plus strat\u00e9gique d\u00e8s le d\u00e9but du projet.<\/p>\n

Les annotateurs internes peuvent \u00eatre difficiles \u00e0 mettre \u00e0 l'\u00e9chelle en raison de la grande quantit\u00e9 de donn\u00e9es n\u00e9cessaires pour former des mod\u00e8les de vision par ordinateur. Ils n\u00e9cessitent \u00e9galement une gestion importante. Le crowdsourcing est un moyen populaire de trouver rapidement de grandes \u00e9quipes d'annotation, mais il peut entra\u00eener des probl\u00e8mes de qualit\u00e9 car les travailleurs ne sont pas responsables de leur exactitude et peuvent \u00eatre moins fiables.<\/p>\n

Les \u00e9quipes d'annotateurs g\u00e9r\u00e9es par des professionnels sont un excellent choix, en particulier lors de la cr\u00e9ation de mod\u00e8les d'apprentissage automatique qui fonctionnent dans des environnements tr\u00e8s pr\u00e9cis. Au fil du temps, les connaissances des annotateurs sur vos r\u00e8gles m\u00e9tier et vos cas extr\u00eames s'am\u00e9liorent, ce qui conduit \u00e0 des donn\u00e9es de meilleure qualit\u00e9 et \u00e0 des mod\u00e8les de vision par ordinateur plus efficaces.<\/p>\n

Mieux encore, votre \u00e9quipe doit fonctionner comme une extension de vous, avec une communication \u00e9troite. Cela vous permettra de faire des ajustements dans votre flux de travail pendant que vous entra\u00eenez, validez et testez vos mod\u00e8les.<\/p>\n

Labelify<\/a>: L'outil d'annotation vid\u00e9o de votre choix<\/p>\n

Labelify fournit des \u00e9quipes professionnelles g\u00e9r\u00e9es d'analystes de donn\u00e9es depuis 2019. Notre personnel annote les donn\u00e9es visuelles pour l'apprentissage automatique et la formation en profondeur pour 7 entreprises de v\u00e9hicules autonomes dans le monde.<\/p>\n

Contactez-nous d\u00e8s aujourd'hui pour en savoir plus sur l'annotation vid\u00e9o de Labelify pour la vision par ordinateur.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Computer Vision: Opportunities and Challenges Artificial intelligence (AI), which is used across industries, allows for game-changing insights and the creation of new products. It also automates complex tasks. One application of AI that has great potential to transform industries that produce large amounts of visual data is computer vision. Computer vision use cases can range […]<\/p>","protected":false},"author":3,"featured_media":14339,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[16,17,1,8],"tags":[],"class_list":["post-2841","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-artificial-intelligence","category-computer-vision","category-data-annotation","category-video-annotation"],"blocksy_meta":[],"featured_image_urls":{"full":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Computer-Vision.jpg",2240,1260,false],"thumbnail":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Computer-Vision-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Computer-Vision-300x169.jpg",300,169,true],"medium_large":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Computer-Vision-768x432.jpg",768,432,true],"large":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Computer-Vision-1024x576.jpg",1024,576,true],"1536x1536":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Computer-Vision-1536x864.jpg",1536,864,true],"2048x2048":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Computer-Vision-2048x1152.jpg",2048,1152,true],"trp-custom-language-flag":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Computer-Vision-18x10.jpg",18,10,true],"ultp_layout_landscape_large":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Computer-Vision-1200x800.jpg",1200,800,true],"ultp_layout_landscape":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Computer-Vision-870x570.jpg",870,570,true],"ultp_layout_portrait":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Computer-Vision-600x900.jpg",600,900,true],"ultp_layout_square":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Computer-Vision-600x600.jpg",600,600,true],"yarpp-thumbnail":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Computer-Vision-120x120.jpg",120,120,true]},"post_excerpt_stackable":"

Computer Vision: Opportunities and Challenges Artificial intelligence (AI), which is used across industries, allows for game-changing insights and the creation of new products. It also automates complex tasks. One application of AI that has great potential to transform industries that produce large amounts of visual data is computer vision. Computer vision use cases can range from dog training and life-saving, with many other use cases. It is a two-fold challenge to create them. You can choose your annotation methods (video, bounding box, polygon) and the objects, targets, or behaviors that you want your model to recognize. Correctly labeling the huge\u2026<\/p>\n","category_list":"Artificial intelligence<\/a>, Computer Vision<\/a>, Data Annotation<\/a>, Video Annotation<\/a>","author_info":{"name":"Parth P","url":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fr\/author\/soeuidhae\/"},"comments_num":"0 comments","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2841","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2841"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2841\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3106,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2841\/revisions\/3106"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/14339"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2841"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2841"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2841"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}