La vision par ordinateur enseigne aux machines comment comprendre et interpr\u00e9ter le monde visuel qui les entoure. C'est l'une des applications de l'intelligence artificielle \u00e0 la croissance la plus rapide et elle est utilis\u00e9e dans de nombreux secteurs pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes.<\/p>\n
La vision par ordinateur est un outil d'aide au diagnostic m\u00e9dical. Il est utilis\u00e9 pour suivre les mouvements des v\u00e9hicules autonomes dans les transports. Il v\u00e9rifie les documents et les cartes d'identit\u00e9 dans le domaine bancaire et financier. Ce ne sont l\u00e0 que quelques-unes des nombreuses fa\u00e7ons dont la vision par ordinateur change le monde.<\/p>\n
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L'annotation d'images est essentielle pour atteindre ces incroyables capacit\u00e9s. L'annotation d'images est une forme d'\u00e9tiquetage des donn\u00e9es. Cela implique d'\u00e9tiqueter des parties sp\u00e9cifiques d'une image afin que le mod\u00e8le d'IA puisse les comprendre. C'est ainsi que les voitures sans conducteur peuvent lire et interpr\u00e9ter les feux de signalisation et les feux de circulation et \u00e9viter les pi\u00e9tons.<\/p>\n
Un ensemble de donn\u00e9es visuelles ad\u00e9quat et suffisamment de personnes sont n\u00e9cessaires pour annoter les images. Cela vous permettra de pr\u00e9parer les images pour votre mod\u00e8le d'IA. L'annotation d'images peut \u00eatre effectu\u00e9e \u00e0 l'aide de diverses techniques, notamment le dessin de cadres autour d'objets ou l'utilisation de lignes et de polygones pour d\u00e9limiter des objets cibles.<\/p>\n
L'IA est un sujet qui a beaucoup d'id\u00e9es fausses. Labelify fournit des \u00e9quipes g\u00e9r\u00e9es par des professionnels qui annotent les images avec une grande pr\u00e9cision pour les applications d'apprentissage automatique. Cela a \u00e9t\u00e9 fait au cours de la derni\u00e8re d\u00e9cennie. Ce sont quelques-uns des mythes que nous avons dissip\u00e9s dans nos efforts pour \u00e9tiqueter les donn\u00e9es qui alimentent les syst\u00e8mes d'IA.<\/p>\n
L'automatisation am\u00e9liore rapidement la qualit\u00e9 des outils d'\u00e9tiquetage d'images automatis\u00e9s. La pr\u00e9-annotation des ensembles de donn\u00e9es visuelles peut aider \u00e0 \u00e9conomiser du temps et de l'argent. L'automatisation impliquant des humains est un excellent moyen de gagner du temps. Ces avantages viennent avec un prix substantiel. Un apprentissage mal supervis\u00e9 peut entra\u00eener des erreurs qui rendent le mod\u00e8le moins pr\u00e9cis au fil du temps. C'est ce qu'on appelle la d\u00e9rive de l'IA.<\/p>\n
L'\u00e9tiquetage automatique est plus rapide mais manque de pr\u00e9cision. La vision par ordinateur peut interpr\u00e9ter les images comme le font les humains. Par cons\u00e9quent, l'annotation d'images n\u00e9cessite une expertise humaine.<\/p>\n
Bien qu'il soit facile de voir un seul pixel sur un \u00e9cran comme un point, lorsqu'il s'agit de donn\u00e9es de vision par ordinateur, m\u00eame des erreurs mineures dans l'annotation d'image peuvent avoir de graves cons\u00e9quences. Un exemple : La qualit\u00e9 des annotations sur un scanner m\u00e9dical peut faire une diff\u00e9rence dans le diagnostic de la maladie. Une seule erreur lors de la formation peut faire toute la diff\u00e9rence dans la vie ou la mort d'un v\u00e9hicule autonome.<\/p>\n
Bien que tous les mod\u00e8les de vision par ordinateur ne puissent pas pr\u00e9dire la vie et la mort, la pr\u00e9cision de la phase d'\u00e9tiquetage est un facteur majeur. Deux probl\u00e8mes peuvent \u00eatre caus\u00e9s par des informations annot\u00e9es de mauvaise qualit\u00e9\u00a0: le premier, lorsque le mod\u00e8le est form\u00e9 et le second, lorsqu'il utilise l'annotation pour faire des pr\u00e9dictions futures. Vous devez former des mod\u00e9lisateurs de vision par ordinateur performants \u00e0 l'aide de donn\u00e9es annot\u00e9es de haute qualit\u00e9.<\/p>\n
L'annotation d'images peut \u00eatre consid\u00e9r\u00e9e comme une t\u00e2che simple et r\u00e9p\u00e9titive. Il ne n\u00e9cessite aucune sp\u00e9cialisation en intelligence artificielle. Cependant, cela ne signifie pas que vous devez faire tout le travail vous-m\u00eame. L'annotation d'images n\u00e9cessite l'acc\u00e8s aux outils et \u00e0 la formation appropri\u00e9s. Cela n\u00e9cessite \u00e9galement une connaissance de vos r\u00e8gles m\u00e9tier, de la mani\u00e8re de traiter les cas extr\u00eames et du contr\u00f4le qualit\u00e9. Vos data scientists devront \u00e9galement \u00e9tiqueter les images. Cela peut \u00eatre tr\u00e8s co\u00fbteux. En raison de la nature r\u00e9p\u00e9titive du travail et de la nature fastidieuse de la mise \u00e0 l'\u00e9chelle des \u00e9quipes internes, il peut \u00eatre difficile d'\u00e9voluer. Cela peut entra\u00eener un roulement du personnel. Vous devrez \u00e9galement g\u00e9rer l'int\u00e9gration, la formation et la gestion de l'\u00e9quipe d'annotation.<\/p>\n
L'une des d\u00e9cisions les plus cruciales que vous prendrez est de choisir les bonnes personnes qui annoteront vos donn\u00e9es afin de prendre en charge la vision par ordinateur. Une \u00e9quipe externe g\u00e9r\u00e9e est id\u00e9ale pour annoter de gros volumes de donn\u00e9es sur de longues p\u00e9riodes. Il est possible de communiquer directement avec cette \u00e9quipe et d'apporter des ajustements \u00e0 votre processus d'annotation au fur et \u00e0 mesure que vous entra\u00eenez et testez votre mod\u00e8le.<\/p>\n
Le crowdsourcing vous permet d'acc\u00e9der simultan\u00e9ment \u00e0 un grand groupe de travailleurs. Le crowdsourcing a ses limites, ce qui le rend difficile \u00e0 utiliser pour l'annotation \u00e0 grande \u00e9chelle. Le crowdsourcing repose sur des travailleurs anonymes. L'identit\u00e9 des travailleurs change avec le temps, ce qui les rend moins responsables de la qualit\u00e9. Le crowdsourcing ne vous permet pas de tirer parti du fait que les travailleurs se familiarisent avec votre domaine, votre cas d'utilisation, vos r\u00e8gles d'annotation et d'autres d\u00e9tails au fil du temps.<\/p>\n
Les travailleurs externalis\u00e9s ont un autre inconv\u00e9nient. Cette approche utilise souvent le mod\u00e8le de consensus pour des annotations de qualit\u00e9. Cela signifie que plusieurs personnes sont affect\u00e9es \u00e0 la m\u00eame t\u00e2che et que la bonne r\u00e9ponse provient de la majorit\u00e9 des travailleurs. C'est un moyen rentable d'effectuer plusieurs fois la m\u00eame t\u00e2che.<\/p>\n
Le crowdsourcing peut \u00eatre une bonne option si vous travaillez sur un seul projet ou si vous testez une preuve de concept pour votre mod\u00e8le. Pour les projets d'annotation \u00e0 plus long terme qui sont plus pr\u00e9cis, les \u00e9quipes externalis\u00e9es g\u00e9r\u00e9es peuvent \u00eatre un meilleur choix.<\/p>\n
Des images mal annot\u00e9es peuvent causer des probl\u00e8mes lorsqu'elles sont utilis\u00e9es pour former un mod\u00e8le de vision par ordinateur. Des annotations de mauvaise qualit\u00e9 peuvent avoir un impact n\u00e9gatif sur le processus de validation et de formation de votre mod\u00e8le. Votre mod\u00e8le ne pourra pas non plus prendre de d\u00e9cisions futures en fonction des annotations qu'il a re\u00e7ues. Vous pouvez obtenir une meilleure qualit\u00e9 d'annotation et, en fin de compte, de meilleures performances pour votre mod\u00e8le de vision par ordinateur en travaillant avec le bon partenaire de main-d'\u0153uvre.<\/p>\n
En savoir plus sur l'annotation d'images dans notre guide Annotation d'image pour la vision par ordinateur<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Image Annotation in Computer Vision & its common Misconceptions Computer vision teaches machines how to understand and interpret the visual world around themselves. It is one of the fastest-growing applications of artificial intelligence and is being used across many industries to solve problems. Computer vision is a tool that aids in healthcare diagnosis. It is […]<\/p>","protected":false},"author":3,"featured_media":14329,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-2869","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-annotation"],"blocksy_meta":[],"featured_image_urls":{"full":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/Image-Annotation-in-Computer-Vision.jpg",2240,1260,false],"thumbnail":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/Image-Annotation-in-Computer-Vision-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/Image-Annotation-in-Computer-Vision-300x169.jpg",300,169,true],"medium_large":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/Image-Annotation-in-Computer-Vision-768x432.jpg",768,432,true],"large":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/Image-Annotation-in-Computer-Vision-1024x576.jpg",1024,576,true],"1536x1536":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/Image-Annotation-in-Computer-Vision-1536x864.jpg",1536,864,true],"2048x2048":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/Image-Annotation-in-Computer-Vision-2048x1152.jpg",2048,1152,true],"trp-custom-language-flag":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/Image-Annotation-in-Computer-Vision-18x10.jpg",18,10,true],"ultp_layout_landscape_large":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/Image-Annotation-in-Computer-Vision-1200x800.jpg",1200,800,true],"ultp_layout_landscape":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/Image-Annotation-in-Computer-Vision-870x570.jpg",870,570,true],"ultp_layout_portrait":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/Image-Annotation-in-Computer-Vision-600x900.jpg",600,900,true],"ultp_layout_square":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/Image-Annotation-in-Computer-Vision-600x600.jpg",600,600,true],"yarpp-thumbnail":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/Image-Annotation-in-Computer-Vision-120x120.jpg",120,120,true]},"post_excerpt_stackable":" Image Annotation in Computer Vision & its common Misconceptions Computer vision teaches machines how to understand and interpret the visual world around themselves. It is one of the fastest-growing applications of artificial intelligence and is being used across many industries to solve problems. Computer vision is a tool that aids in healthcare diagnosis. It is used to track the movements of autonomous vehicles in transportation. It verifies documents and identification cards in banking and finance. These are just some of the many ways that computer vision is changing the world. Image annotation is essential to achieve these amazing abilities.\u2026<\/p>\n","category_list":"Data 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\/2869","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=2869"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2869\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3085,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2869\/revisions\/3085"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/14329"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2869"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2869"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2869"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}