{"id":2848,"date":"2021-09-15T18:18:44","date_gmt":"2021-09-15T12:48:44","guid":{"rendered":"https:\/\/www.datalabelify.com\/?p=2848"},"modified":"2023-11-03T11:49:35","modified_gmt":"2023-11-03T06:19:35","slug":"three-ways-image-annotation-can-improve","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fr\/lannotation-dimage-a-trois-facons-peut-ameliorer\/","title":{"rendered":"Trois fa\u00e7ons dont l'annotation d'images peut am\u00e9liorer notre monde"},"content":{"rendered":"
Trois fa\u00e7ons dont l'annotation d'images peut am\u00e9liorer notre monde<\/span><\/h5>\n

La vision par ordinateur est l'une des applications de l'intelligence artificielle (IA) qui conna\u00eet la croissance la plus rapide. Chaque ann\u00e9e, les investissements dans la technologie de vision par ordinateur augmentent. C'est \u00e9galement une excellente opportunit\u00e9 pour les industries s\u00e9culaires, telles que la sant\u00e9, l'agriculture ou les transports, qui d\u00e9pendent fortement des donn\u00e9es visuelles.<\/p>\n

L'annotation d'image est possible. L'annotation ou l'\u00e9tiquetage des donn\u00e9es visuelles est une t\u00e2che majeure pour les mod\u00e8les de vision par ordinateur. Ils deviennent de plus en plus sophistiqu\u00e9s et cela demande beaucoup de travail manuel. Ces donn\u00e9es sont utilis\u00e9es pour entra\u00eener la machine \u00e0 reconna\u00eetre les caract\u00e9ristiques cibles, telles que les polypes b\u00e9nins dans les images m\u00e9dicales.<\/p>\n

Labelify fournit des \u00e9quipes professionnelles g\u00e9r\u00e9es pour annoter des images en vision par ordinateur depuis environ quatre ans. Ce ne sont que quelques exemples des possibilit\u00e9s que nous voyons pour l'annotation d'images afin d'alimenter des programmes d'IA r\u00e9volutionnaires qui utilisent la vision par ordinateur.<\/p>\n

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1. Am\u00e9lioration de la sant\u00e9 gr\u00e2ce \u00e0 l'IA m\u00e9dicale<\/h3>\n

Les demandes de brevet pour l'IA dans le domaine de la sant\u00e9 augmentent, ce qui indique des niveaux \u00e9lev\u00e9s d'investissement technologique. La sant\u00e9 est un domaine complexe. Les donn\u00e9es sont rares et ch\u00e8res. Un diagnostic peut sauver la vie. L'IA peut analyser de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es sur les patients. Cela peut aider les professionnels de la sant\u00e9 \u00e0 identifier les conditions plus t\u00f4t ou \u00e0 mieux comprendre les risques pour les patients. L'IA peut \u00e9galement aider les m\u00e9decins \u00e0 diagnostiquer et \u00e0 traiter plus rapidement des affections plus graves, ainsi qu'\u00e0 faciliter la collaboration avec d'autres professionnels de la sant\u00e9.<\/p>\n

Les donn\u00e9es repr\u00e9sentent \u00e0 la fois un d\u00e9fi et une opportunit\u00e9 pour les organisations de sant\u00e9. Son grand volume signifie qu'il y a beaucoup de donn\u00e9es \u00e0 analyser. Les donn\u00e9es sont multidimensionnelles et peuvent \u00eatre consult\u00e9es \u00e0 partir de nombreux endroits diff\u00e9rents, y compris les patients, les options de traitement, les installations, le temps et m\u00eame le temps. C'est \u00e9galement \u00e0 grande vitesse, de nombreux patients se rendant chaque jour dans les \u00e9tablissements de sant\u00e9.<\/p>\n

La majorit\u00e9 de ces donn\u00e9es sont g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par des technologies d'imagerie telles que la tomodensitom\u00e9trie (tomodensitom\u00e9trie), l'IRM (imagerie \u00e0 r\u00e9ponse magn\u00e9tique) et d'autres syst\u00e8mes de num\u00e9risation. Une personne ayant une expertise m\u00e9dicale analyse g\u00e9n\u00e9ralement les donn\u00e9es visuelles. Il est impossible pour les humains d'analyser toutes les donn\u00e9es et de les transformer en informations utiles. L'annotation d'images est un excellent outil pour cr\u00e9er des syst\u00e8mes de vision par ordinateur qui reconnaissent les mod\u00e8les de donn\u00e9es et le rendent plus rapide et plus facile pour les professionnels de la sant\u00e9.<\/p>\n

Une soci\u00e9t\u00e9 m\u00e9dicale bas\u00e9e sur l'IA propose des bases de donn\u00e9es d'images bas\u00e9es sur l'IA qui am\u00e9liorent la compr\u00e9hension des professionnels de la sant\u00e9 et am\u00e9liorent les soins pr\u00e9ventifs. Ces images sont utilis\u00e9es pour former des mod\u00e8les de vision par ordinateur capables d'analyser les images m\u00e9dicales de chaque patient afin d'aider les m\u00e9decins \u00e0 poser des diagnostics plus rapides et plus pr\u00e9cis.<\/p>\n

2. Pour une agriculture plus durable, l'agriculture de pr\u00e9cision est une meilleure option<\/h3>\n

L'agriculture est l'une des plus anciennes industries du monde. Il a connu de nombreux changements technologiques au fil des ans. Parfois appel\u00e9e AgTech, ou technologie agricole, l'agriculture de pr\u00e9cision est l'application de la technologie pour am\u00e9liorer la rentabilit\u00e9, l'efficacit\u00e9 et la durabilit\u00e9 des exploitations agricoles.<\/p>\n

L'agriculture de pr\u00e9cision est une m\u00e9thode pour rendre l'agriculture plus pr\u00e9cise, contr\u00f4l\u00e9e et pr\u00e9visible. Il permet la culture des cultures et l'\u00e9levage du b\u00e9tail. Cela inclut les GPS (Global Positioning Systems), les capteurs et la robotique ainsi que les v\u00e9hicules autonomes. De nombreuses donn\u00e9es visuelles analys\u00e9es par ces syst\u00e8mes peuvent \u00eatre annot\u00e9es afin de former et de d\u00e9ployer des syst\u00e8mes de vision par ordinateur.<\/p>\n

Les mod\u00e8les d'apprentissage automatique peuvent utiliser des images annot\u00e9es pour pr\u00e9dire les rendements des cultures, automatiser le comptage des peuplements, analyser la sant\u00e9 des plantes et d\u00e9terminer les meilleures zones pour appliquer des engrais, des herbicides et semer. L'application \u00e0 taux variable est ce que c'est. C'est ce qu'on appelle l'application \u00e0 taux variable. Les images sont \u00e9galement utilis\u00e9es pour r\u00e9soudre la p\u00e9nurie de travailleurs agricoles en pr\u00e9voyant le meilleur moment de r\u00e9colte et en utilisant la technologie de r\u00e9colte robotique assist\u00e9e par ordinateur.<\/p>\n

Hummingbird Technologies propose des analyses de cultures par drone, imagerie satellite et vision par ordinateur. Ils aident les agriculteurs \u00e0 augmenter leurs rendements et \u00e0 utiliser les intrants les plus efficaces pour cultiver de mani\u00e8re plus durable.<\/p>\n

3. Transport de marchandises par v\u00e9hicules autonomes<\/h3>\n

Bloomberg rapporte que, m\u00eame avant que la pand\u00e9mie de COVID-19 ne provoque une distanciation sociale, les ing\u00e9nieurs \u00ab recalibraient discr\u00e8tement les attentes \u00bb et repoussait les d\u00e9lais promis. Cependant, le d\u00e9veloppement des logiciels et des technologies n\u00e9cessaires pour rendre les v\u00e9hicules autonomes s\u00fbrs et fiables prend beaucoup plus de temps que pr\u00e9vu. Une annotation d'image est une \u00e9tape importante dans la pr\u00e9paration de l'\u00e9norme quantit\u00e9 de donn\u00e9es de formation avec des fonctionnalit\u00e9s de plus en plus compliqu\u00e9es qui seront n\u00e9cessaires pour former des algorithmes d'apprentissage automatique AV.<\/p>\n

La demande de technologie audiovisuelle a augment\u00e9 en raison de la pand\u00e9mie. Les conducteurs de robots peuvent livrer des courses et des m\u00e9dicaments. De nombreux laboratoires de d\u00e9veloppement technologique ont \u00e9t\u00e9 ferm\u00e9s par les fermetures qui ont entra\u00een\u00e9 des villes du monde entier. Les entreprises qui d\u00e9veloppent une technologie audiovisuelle r\u00e9sistante aux effets \u00e9conomiques du COVID-19 seront probablement les leaders d'une industrie qui continuera d'\u00eatre tr\u00e8s recherch\u00e9e apr\u00e8s la pand\u00e9mie.<\/p>\n

Starship Technologies est l'une des soci\u00e9t\u00e9s audiovisuelles que vous devriez suivre dans les mois \u00e0 venir. Cette soci\u00e9t\u00e9 de livraison autonome livrait des plats chauds aux \u00e9tudiants. Il a r\u00e9cemment lanc\u00e9 un service de livraison de nourriture par robot \u00e0 Tempe.<\/p>\n

Labelify<\/a>: Un outil d'annotation d'image (bient\u00f4t disponible)
\nLa vision par ordinateur promet un bel avenir. Seul le temps dira qui sera le gagnant dans le d\u00e9veloppement de solutions d'IA qui changeront le monde.<\/p>\n

Labelify annote des images, des vid\u00e9os, Lidar, du texte et de l'audio depuis plus de quelques ann\u00e9es. Nos \u00e9quipes g\u00e9r\u00e9es par des professionnels traitent les donn\u00e9es avec une grande pr\u00e9cision et alimentent certains des produits les plus innovants. Nos \u00e9quipes annotent les images utilis\u00e9es pour le machine learning, l'agriculture de pr\u00e9cision, les v\u00e9hicules autonomes et le m\u00e9dical IA<\/a>.<\/p>\n

Contactez Labelify d\u00e8s aujourd'hui pour en savoir plus sur la fa\u00e7on dont les images, vid\u00e9os, Lidar, services d'annotation de texte et audio de Labelify peuvent aider votre entreprise.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Three Ways Image Annotation Can Improve Our World Computer vision is one of the fastest-growing applications of artificial intelligence (AI). Each year, investments in computer vision technology are increasing. It is also a great opportunity for centuries-old industries, such as healthcare, agriculture, or transportation, that rely heavily upon visual data. Image annotation is possible. Annotating […]<\/p>","protected":false},"author":3,"featured_media":14338,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[1,7,12,15],"tags":[],"class_list":["post-2848","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-annotation","category-image-annotation","category-image-segmentation","category-machine-learning"],"blocksy_meta":[],"featured_image_urls":{"full":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Image-annotation.jpg",2240,1260,false],"thumbnail":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Image-annotation-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Image-annotation-300x169.jpg",300,169,true],"medium_large":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Image-annotation-768x432.jpg",768,432,true],"large":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Image-annotation-1024x576.jpg",1024,576,true],"1536x1536":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Image-annotation-1536x864.jpg",1536,864,true],"2048x2048":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Image-annotation-2048x1152.jpg",2048,1152,true],"trp-custom-language-flag":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Image-annotation-18x10.jpg",18,10,true],"ultp_layout_landscape_large":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Image-annotation-1200x800.jpg",1200,800,true],"ultp_layout_landscape":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Image-annotation-870x570.jpg",870,570,true],"ultp_layout_portrait":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Image-annotation-600x900.jpg",600,900,true],"ultp_layout_square":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Image-annotation-600x600.jpg",600,600,true],"yarpp-thumbnail":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Image-annotation-120x120.jpg",120,120,true]},"post_excerpt_stackable":"

Three Ways Image Annotation Can Improve Our World Computer vision is one of the fastest-growing applications of artificial intelligence (AI). Each year, investments in computer vision technology are increasing. It is also a great opportunity for centuries-old industries, such as healthcare, agriculture, or transportation, that rely heavily upon visual data. Image annotation is possible. Annotating or labeling visual data is a major task for computer vision models. They are getting more sophisticated, and it takes a lot of manual labor. This data is used to train the machine to recognize target features, such as benign polyps in medical images. Labelify\u2026<\/p>\n","category_list":"Data Annotation<\/a>, Image Annotation<\/a>, Image Segmentation<\/a>, Machine Learning<\/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\/2848","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=2848"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2848\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3104,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2848\/revisions\/3104"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/14338"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2848"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2848"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2848"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}