Tirez parti des services d’annotation d’images pour améliorer les modèles IA/ML

Services d'annotation d'images

L'annotation des données crée une base exceptionnelle pour tout projet. C'est le cœur des algorithmes d'IA et d'apprentissage automatique (ML), qui affecte les performances algorithmiques. Pour apprendre et reconnaître les données d'entrée, l'annotation et l'amélioration sont essentielles pour les modèles d'IA et de ML. Il est défini comme la classification et l'étiquetage des données pour les applications d'IA. Par conséquent, les données de formation doivent être correctement annotées et catégorisées pour tout cas d’utilisation. L'annotation d'images est cruciale pour de nombreuses applications, ainsi que pour l'imagination et la prescience robotiques, la vision par ordinateur, la popularité des visages et les dispositifs permettant d'accéder à des structures d'interprétation de photographies basées sur la connaissance. Dans ce blog, nous approfondirons l'annotation d'images, depuis sa compréhension de base jusqu'aux étapes suivies pour celle-ci. Nous approfondirons ses types, ses cas d'utilisation, le flux de travail de Macgence pour les services d'annotation de données et Macgence en tant que bon choix pour les services de données.

Qu’est-ce que l’annotation d’images ?

Qu'est-ce que l'annotation d'image

L'annotation d'images consiste à étiqueter une image, ce qui implique stratégiquement un travail humain et, parfois, une aide assistée par ordinateur. Il est essentiel dans la création de modèles de vision par ordinateur pour des tâches telles que la segmentation d'images, la classification d'images et la détection d'objets. L'annotation d'image peut aller de l'annotation de chaque groupe de pixels d'une image à une étiquette pour une image entière, et elle relève des services d'annotation de données.

Image réussie et annotation de données les projets impliquant la vision par ordinateur reposent sur des annotations de haute qualité. Le type d'annotation nécessaire dépendra du cas d'utilisation pour lequel le projet est conçu.

Étapes de l'annotation d'image

Étape 1 : Collecte d'images

Il collecte les images à annoter et les organise dans des dossiers à l'aide de services d'annotation de données.

Étape 2 : Étiquetage des images

Chaque étiquette identifie les activités et les objets contenus dans les images.

Étape 3 : Vérification de l'exactitude

L'exactitude des étiquettes est ensuite vérifiée.

Étape 4 : Téléchargement des données

L’équipe télécharge les données dans une base de données pour les utiliser dans les modèles ML.

Types d'annotation d'images pour la vision par ordinateur

Boîtes englobantes 2D

Il définit les limites des objets dans un espace bidimensionnel à l'aide de représentations graphiques. Les boîtes sont généralement utilisées dans les applications de vision par ordinateur et de ML pour séparer les zones d'intérêt des objets.

Détection d'objet

Il s’agit de détecter des objets sémantiques concernant une classe particulière (humains, bâtiments ou voitures) concernant des images et vidéos numériques.

Annotation des points clés

En reliant plusieurs points, le services d'annotation d'images reconnaître les gestes du visage, les poses humaines, les expressions, les émotions, le langage corporel et les sentiments.

Annotation de polygone

Cela implique de marquer et de dessiner des formes sur une image numérique. Il permet de marquer des objets dans une image en fonction de leur position et de leur orientation. Elle consiste à étiqueter des images de dimensions irrégulières.

Annotation cuboïde 3D

Ceci est utilisé pour détecter et reconnaître des objets 3D dans les images. Il aide les machines à déterminer la profondeur des véhicules, des personnes, des bâtiments et d'autres objets.

Segmentation Sémantique

Les annotateurs de données utilisent une technique de segmentation sémantique pour segmenter les images. Ils segmentent sémantiquement une image jeu de données pour localiser toutes les catégories et classes.

Classification d'image

Les images ou les objets sont classés dans les images selon des taxonomies personnalisées à plusieurs niveaux telles que l'utilisation des terres, les cultures, etc. Il convertit les données d'image en informations sur les images pour les modèles d'IA et de ML.

Annotation squelettique

Ceci est utilisé pour mettre en évidence le mouvement et l’alignement du corps. Les annotateurs d'annotation de données connectent les lignes sur le corps humain grâce à cette technique. Ils les relient avec des points aux points d'articulation.

Quelles industries ont besoin de services d’annotation d’images ?

TECHNOLOGIE AUTONOME ET TRANSPORT

Les services d'annotation d'images peuvent aider à déployer une technologie autonome en étiquetant les images de l'environnement d'une voiture.

IA MÉDICALE

Les services d'annotation d'images médicales incluent l'étiquetage des données d'imagerie médicale pour diagnostiquer les maladies et détecter les anomalies.

COMMERCE

avec annotation d'image Dans le domaine du commerce, les experts classent le contenu du commerce électronique selon plusieurs attributs afin d'améliorer la pertinence de la recherche et l'expérience client des acheteurs en ligne.

TECHNOLOGIE FINANCE ET ASSURANCE

Les experts en annotation de données extraient et organisent les éléments pertinents à partir de vastes ensembles de données visuelles non structurées pour permettre l'automatisation des processus manuels et la rationalisation des opérations.

AGRITECH

Il aide l'agriculture avec des données de formation en vision par ordinateur pour identifier les défauts des produits, trier les produits, gérer le bétail, capturer la qualité du sol, appliquer des engrais et ajuster les conditions génétiques.

Notre workflow d'annotation d'images

  • Analyser les exigences

Lors de la réception d'une requête de service, nos experts en annotation de données comprennent les exigences d'annotation des clients et définissent l'étendue du travail.

  • Préparation de l'ensemble de données d'image

Nous recevons des ensembles de données d'images des clients et les préparons pour l'annotation des données. Nous éliminons les images non pertinentes, floues ou obscurcies de l'ensemble de données.

  • Spécification d'objets

Une fois que nous avons préparé l’ensemble de données d’image, nous spécifions différents objets et éléments dans les images qui nécessitent une annotation.

  • Attribution d'étiquettes d'image

Nous attribuons des étiquettes/balises aux images, en suivant différents services d'annotation d'images : cadres de délimitation, points clés, lignes et splines, etc.

  • Exportation d'images et contrôle de la qualité

Après avoir étiqueté précisément les images, nous exportons les images. De plus, ces données sont soumises à plusieurs contrôles de qualité pour garantir une grande précision dans le processus d'étiquetage.

  • Réalisation du projet

Après avoir soigneusement vérifié l'ensemble de données annoté, nos services d'annotation d'images fournissent le résultat final aux clients dans le format spécifié (idéal pour les ensembles de données de formation).

Principales caractéristiques de nos services d'annotation d'images

L'annotation d'images est essentielle pour de nombreuses applications, notamment la vision robotique, la vision par ordinateur, la reconnaissance faciale et les dispositifs d'apprentissage automatique basés sur des structures d'interprétation photographique. Nos services spécialisés d'annotation d'images vont au-delà du simple étiquetage, fournissant des informations précises pour améliorer la compréhension des modèles. Qu'il s'agisse d'affiner la reconnaissance d'objets, d'affiner l'analyse faciale ou d'améliorer la compréhension de la scène, notre expertise garantit des annotations précises et contextuellement riches. Faites-nous confiance pour augmenter la profondeur et la précision de vos données d'image, permettant des applications plus sophistiquées dans divers domaines. Nous adaptons nos services complets d'annotation de données pour répondre aux exigences spécifiques de vos projets, garantissant des performances et une interprétabilité supérieures des modèles d'apprentissage automatique.

Pour permettre aux applications d'IA de reconnaître des objets comme le font les humains, nous devons leur fournir des données d'entraînement qui étiquettent précisément chaque objet. Cependant, l'étiquetage précis de nombreuses images est complexe, fastidieux et prend du temps. C'est là que nos services d'annotation d'images interviennent. Quelle que soit la complexité de vos ensembles de données, nos services d'étiquetage d'images déploient les meilleures fonctionnalités annotation d'image techniques qui garantissent des résultats précis et fiables.

Pourquoi nous choisir pour les services d'annotation d'images ?

Macgence est une société leader en externalisation informatique avec des années d'expérience. Au cours des dernières années, nous avons aidé plusieurs entreprises du monde entier à atteindre l’excellence en IA grâce à des services d’étiquetage d’images sur mesure. L'externalisation de nos services d'annotation d'images permet à votre entreprise de tirer parti de notre expérience et de notre expertise pour créer des applications de vision par ordinateur plus intelligentes et plus pertinentes.

Voici quelques-unes des fonctionnalités que Macgence vous offre :

Qualité sur une promesse

Notre équipe s'engage à fournir des services d'annotation d'images de haute qualité. Nos données de formation sont donc adaptées aux applications de nos clients.

Sécurité des données sans compromis

La sécurité et la confidentialité des données sont de la plus haute importance pour nous. Notre équipe garantit qu'aucune violation de données ne se produit à tous les stades du processus d'annotation et vous fournit les meilleurs services d'annotation de données.

Évolutif avec un délai d’exécution rapide

Chez Macgence, nous disposons des ressources et de l'infrastructure nécessaires pour fournir des services d'annotation d'images à n'importe quelle échelle tout en promettant qualité et rapidité.

Tarification flexible

En plus d'offrir une tarification flexible, nous pouvons adapter nos services à votre budget et à vos besoins en matière de données de formation grâce à notre modèle de tarification à l'utilisation.

Pour aller plus loin

En conclusion, l’annotation d’images est la pierre angulaire des projets d’IA et de ML, notamment dans les applications de vision par ordinateur. L'annotation d'images permet aux modèles de reconnaître et d'interpréter avec précision les données d'entrée grâce à un étiquetage et une catégorisation méticuleux, favorisant ainsi les progrès dans les domaines de la technologie autonome, de l'IA médicale, du commerce électronique, de la finance, de l'agritech et de divers autres secteurs. Les services complets d'annotation d'images de Macgence offrent des solutions de haute qualité, sécurisées, évolutives et rentables, adaptées pour répondre aux divers besoins des entreprises du monde entier, garantissant le succès et la précision des modèles ML pour des applications sophistiquées dans différents domaines.

Questions Fréquemment Posées

Q- Qu'est-ce que l'annotation d'images ?

Réponse : – En ML et en deep learning, l'annotation d'image est le processus d'étiquetage ou de classification d'une image à l'aide de texte, d'outils d'annotation ou des deux pour afficher les caractéristiques de données que vous souhaitez que votre modèle reconnaisse. Lorsque vous annotez une image, vous ajoutez des métadonnées à un ensemble de données.

Q- Pourquoi l’annotation des images est-elle essentielle ?

Réponse : – Pour que les applications basées sur l’IA et les modèles ML fonctionnent correctement et comprennent les éléments de la même manière que les humains, l’annotation d’images est fondamentale. Par exemple, l’annotation d’images aide une voiture autonome à faire la différence entre une boîte aux lettres, un piéton, un feu rouge, des personnes, des arbres, etc., afin de prendre des décisions de conduite appropriées. Par conséquent, le marquage d’images permet au système de reconnaissance de traiter des millions d’images et de comprendre avec précision différents objets dans une image.

Q- Quelle est la différence entre l'étiquetage d'image et l'annotation d'image ?

Réponse : – L'étiquetage des données est couramment utilisé dans les applications d'analyse des sentiments, de classification de texte et de catégorisation. L'annotation des données, qui fournit un contexte plus riche, est souvent utilisée dans des tâches de vision par ordinateur telles que la détection d'objets, la segmentation d'images et les systèmes de conduite autonome.

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