L'annotation des données, appelée étiquetage des données, ajoute des étiquettes ou d'autres informations à une collection de données. Un ensemble de données étiqueté est souvent nécessaire pour former des modèles d’apprentissage automatique. La plupart des modèles de vision par ordinateur nécessitent de nombreuses images ou vidéos annotées pour apprendre des modèles. L'annotation des données peut être un processus assez long, surtout lorsqu'elle est effectuée manuellement. Les outils d'étiquetage basés sur l'IA et une quantité croissante de données révolutionnent l'approche de l'annotation des données en fournissant des fonctionnalités telles que l'étiquetage automatique, la sélection intelligente de polygones et le suivi des objets étiquetés d'une image à l'autre. Dans ce blog, nous allons nous pencher sur les types de vision par ordinateur annotation de données, pourquoi c'est important, ses cas d'utilisation dans divers secteurs et bien plus encore.
Annotation de données : l'épine dorsale des modèles de vision par ordinateur
L'annotation des données est la pierre angulaire du développement de modèles de vision par ordinateur, jouant un rôle essentiel dans leur capacité à interpréter et à répondre avec précision au monde visuel. L'annotation des données de vision par ordinateur implique l'étiquetage ou le marquage des données visuelles (images, vidéos et texte) avec des informations descriptives ou d'identification. En annotant méticuleusement les données, nous fournissons à ces modèles le contexte essentiel pour reconnaître des modèles, des objets et des scénarios.
Cette étape fondamentale revient à apprendre à un enfant à identifier et à nommer des objets en les désignant et en les nommant. De même, les données annotées enseignent vision par ordinateur modèles pour comprendre ce qu’ils « voient » dans les données qu’ils traitent. Qu'il s'agisse d'identifier un piéton sur la trajectoire d'une voiture autonome ou de détecter des tumeurs par imagerie médicale, l'annotation des données permet aux modèles d'apprendre les vastes signaux visuels présents dans notre environnement.
Quels sont les types d’étiquettes courants pour l’annotation de données de vision par ordinateur ?
Vous trouverez ci-dessous quatre types courants de modèles et d’annotations de vision par ordinateur.
Détection d'objets:
Les modèles de détection d'objets peuvent apprendre à détecter des objets et à estimer leur emplacement dans un cadre. Ces modèles sont souvent utilisés pour compter et suivre des objets dans des images ou des vidéos. Les modèles de détection d'objets nécessitent généralement des étiquettes rectangulaires ou des cadres de délimitation pour annoter les objets à l'intérieur des cadres.
Segmentation d'instance:
Les modèles de segmentation d'instance apprennent à détecter des objets, à identifier l'emplacement de chaque objet dans le cadre et à estimer les pixels exacts de chaque objet. Ces modèles peuvent être utiles si vous avez besoin d'estimations de pixels plus précises pour les interactions avec les objets et d'une plus grande précision. Ces modèles nécessitent des étiquettes de polygones pour annoter les pixels distincts appartenant à un objet. L’étiquetage manuel des polygones est connu pour être fastidieux et chronophage, et c’est là que les outils basés sur l’IA peuvent briller.
Classification:
Les modèles de classification apprennent à prédire si un objet défini apparaît dans une image ou une vidéo, mais n'estiment pas son emplacement ni le nombre d'instances qui apparaissent. Ces modèles utilisent des étiquettes de classification ou multi-classification appliquées à l'ensemble de l'image, signalant si la trame contient une classe spécifique.
Estimation des points clés :
L'estimation de la pose du corps, la reconnaissance des gestes de la main et les modèles de points clés du visage sont des exemples typiques de modèles d'estimation de points clés. Ces modèles apprennent à partir de points étiquetés des caractéristiques spécifiques, telles que les articulations d'un corps.
Pourquoi l'annotation des données est importante dans la vision par ordinateur ?
Garantir la qualité et l’exactitude de l’annotation des données
L'annotation précise des données de vision par ordinateur entraîne les modèles à comprendre les différences subtiles entre les objets, à reconnaître les objets dans divers contextes et à faire des prédictions ou des décisions fiables basées sur des entrées visuelles. Les inexactitudes ou les incohérences dans l'annotation des données peuvent entraîner des interprétations erronées du modèle, diminuant ainsi son efficacité et sa fiabilité dans les programmes du monde réel.
La pierre angulaire de la formation de modèles
L’annotation des données de vision par ordinateur est la base sur laquelle repose leur apprentissage. Les données annotées apprennent à ces modèles à reconnaître et à comprendre divers modèles, formes et objets en leur fournissant des exemples à partir desquels apprendre. La qualité de ce matériel pédagogique influence directement les performances du modèle : des annotations précises conduisent à des modèles plus précis et plus fiables. En revanche, de mauvaises annotations peuvent entraver la capacité d'un modèle à effectuer des identifications ou des prédictions correctes.
Impact sur les performances et la fiabilité du modèle
Les performances et la fiabilité globales des modèles de vision par ordinateur dépendent directement de la qualité des données annotées utilisées pour les entraîner. Les modèles qui s'entraînent sur des ensembles de données bien annotés se préparent mieux à traiter les nuances et la variabilité des données visibles du monde réel, ce qui se traduit par une plus grande précision et une plus grande fiabilité de leurs résultats. Cela est crucial dans les applications de diagnostic médical, de conduite autonome et de surveillance.
Industries où la vision par ordinateur avec annotation de données est le plus souvent utilisée
La vision par ordinateur, alimentée par des données annotées de haute qualité, transforme diverses industries :
matière de soins de santé
L’évaluation de l’imagerie médicale basée sur l’IA détecte des maladies comme le cancer avec plus de précision et de rapidité, facilitant ainsi un diagnostic et un traitement précoces.
Véhicules autonomes
Les automobiles autonomes s'appuient sur des données annotées pour identifier les objets, naviguer sur les routes et effectuer des sélections critiques en temps réel.
Vente au détail
La reconnaissance d'images alimente les recherches de produits et le contrôle automatique des stocks, améliorant ainsi l'expérience du consommateur.
Sécurité et surveillance
Les systèmes de reconnaissance faciale et de détection d’anomalies excellent dans la classification des données vidéo, l’amélioration des fonctions de sécurité et la prévention de la criminalité.
Agriculture
Les drones préparés avec l'annotation des données de vision par ordinateur analysent la santé des cultures, optimisent l'utilisation des ressources et automatisent les tâches, promouvant ainsi des pratiques agricoles durables.
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Nous sommes fiers de fournir une qualité d'annotation supérieure, car nos annotateurs qualifiés étiquetent méticuleusement vos données pour optimiser les performances du modèle. Notre engagement envers l'absence de préjugé interne garantit l'équité et la neutralité des annotations, améliorant ainsi l'intégrité de vos systèmes d'IA. Quel que soit votre secteur d'activité, la compatibilité intersectorielle de Macgence garantit des solutions personnalisées adaptées à vos besoins spécifiques. Commencez dès aujourd'hui et découvrez la puissance de l'annotation de données générées par l'homme chez Macgence.
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Contrôle qualité
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Compatibilité entre les secteurs
Macgence peut fournir des services d'annotation de données pour des besoins de toutes tailles et de tous types, quel que soit le secteur.
Sécurité des données avancée
Nous maintenons les meilleures normes de confidentialité et de sécurité des données. De plus, nous adhérons aux normes ISO-27001, SOC II, GDPR et HIPPA.
Zéro biais interne
Nos experts en annotation et étiquetage des données éliminent les biais d’échantillonnage, internes et les préjugés. Nous proposons une formation réaliste ensembles de données qui sont exempts de toute discrimination.
En tant que fournisseur leader mondial de services de données d’IA, Macgence fait bien plus qu’offrir des données. Nos services d’annotation de données de vision par ordinateur peuvent dynamiser les modèles et répondre à vos besoins. Nous proposons une gamme d'options d'enrichissement des données pour améliorer les modèles AI/ML. Notre objectif est d’optimiser le potentiel de vos données en affinant la clarté et les insights qu’elles apportent à chaque service.
Conclusion
Les services d'annotation de données sont indissociables du paysage de vision par ordinateur et essentiels à la formation de modèles ML précis et robustes. La demande de données bien annotées augmentera à mesure que la génération de vision par ordinateur progressera. L'externalisation de l'annotation des données vers des services spécialisés permet aux entreprises de se concentrer sur les capacités de leur centre tout en exploitant la puissance de la vision par ordinateur à des fins de transformation. Libérez toute la capacité de vos algorithmes de vision par ordinateur avec les services avancés d'annotation de données de vision par ordinateur de Macgence, permettez à vos entreprises de bénéficier d'une durabilité accrue et accrue et d'acquérir un avantage concurrentiel sur les autres entreprises. Améliorez votre précision et pilotez des applications transformatrices. Contactez-nous pour en savoir plus.
FAQs
Réponse : – L’avenir de l’annotation des données implique une automatisation accrue, des outils assistés par l’IA et un contrôle qualité amélioré pour répondre à la demande croissante de données étiquetées dans divers secteurs.
Réponse : – Les types d'annotations de données incluent l'annotation d'image, l'annotation de texte, l'annotation audio et l'annotation vidéo.
Réponse : – Le rôle de l'annotation des données est de transformer les données brutes dans un format que les modèles d'apprentissage automatique peuvent utiliser. Cela implique d'identifier les caractéristiques pertinentes dans les données et de leur attribuer des étiquettes. Les étiquettes peuvent aller de simples catégories à des relations complexes entre les fonctionnalités.
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