Introduction à l'annotation d'images dans l'apprentissage automatique

Pour former des modèles de vision artificielle basés sur l'IA, l'annotation d'images est essentielle. Les programmes de vision artificielle tentent de développer des dispositifs permettant de voir et d'interpréter le monde. Le processus peut être réalisé de diverses manières.

Dans l'annotation d'images, vous étiquetez les images à un niveau humain afin d'identifier les caractéristiques cibles de vos données. Des annotations de haute qualité permettent à vos modèles d'apprentissage automatique de fonctionner efficacement.

Le but de ce guide est de servir de référence pratique pour l'annotation d'images, les types d'annotation d'image et le processus d'annotation d'image. Si cette page vous a été utile, veuillez la mettre en signet et y revenir.

Qu'est-ce que l'annotation d'image ?

Le processus d’étiquetage des images pour l’IA et l’apprentissage automatique s’appelle annotation d’image. Un annotateur humain utilise un Outil d'annotation d'images pour étiqueter des images ou marquer des informations pertinentes, par exemple en attribuant des classes appropriées à différentes entités. Nous traitons les données résultantes comme des données structurées qui peuvent être utilisées pour créer des ensembles de données pour des modèles de vision par ordinateur.

L'utilisation la plus courante de l'annotation d'images consiste à reconnaître des objets, à définir des limites et à segmenter des images pour comprendre leur signification dans leur ensemble. Grâce à ce processus, les images peuvent être classées, les entités identifiées et les segments délimités avec précision à l'aide de modèles formés sur des données annotées. En fait, plus vos annotations d'images et d'objets sont précises, plus vous économisez du temps et des efforts à long terme.

Image Annotation peut être réalisé manuellement et avec des outils d'annotation automatisés. Les outils automatisés peuvent effectuer ces tâches, les rendant ainsi moins longues et moins coûteuses ; cependant, ils sont moins précis que l’annotation manuelle.

L'annotation manuelle consiste à faire examiner et annoter l'image par des humains avec les métadonnées appropriées. Cette méthode est correcte, mais elle prend du temps et est coûteuse.

Quel est le processus d’annotation d’image ?

Comme indiqué précédemment, nous pouvons effectuer l'annotation d'image automatiquement et manuellement. La meilleure méthode pour annoter une image est manuellement, nous avons donc besoin d’annotateurs humains. Pour effectuer des annotations précises, les annotateurs doivent être formés aux exigences du projet.

Les tâches suivantes sont généralement impliquées dans le Processus d'annotation d'image:

• Préparation des données pour les images
• Étiquetage des images avec des classes d'objets spécifiées par les annotateurs
• Étiquetage des images
• Dessiner des cadres de délimitation autour des objets dans chaque image
• Étiqueter chaque boîte avec une classe d'objet
• Exportation d'annotations pour les utiliser comme ensembles de données d'entraînement
• Vérification de l'exactitude de l'étiquetage après post-traitement des données
• En cas d'étiquetage incohérent, un deuxième ou un troisième cycle d'étiquetage doit être activé avec le vote de l'annotateur.

De plus, pour optimiser l'efficacité, une plateforme automatisée est nécessaire pour réduire les erreurs ou les étiquettes mal placées dans les données. Pour cette raison, les utilisateurs de tels outils doivent avoir une bonne connaissance des fonctions de l'outil. De plus, avec l'étiquetage automatique, ces outils peuvent détecter les erreurs humaines et augmenter le nombre d'éléments annotés en automatisant les tâches d'annotation complexes, ce qui permet d'obtenir des résultats en moins de temps.

L'annotation d'image est de différents types ; quels sont-ils?

Allons plus loin et discutons des différents types d'annotation d'image. Les types suivants Image Annotation sont disponibles:

Classification des images

La classification d'une image est une méthode d'identification d'objets apparaissant dans plusieurs images similaires. En général, Classification d'image est appliqué aux impressions avec une seule chose. Le marquage est le processus de préparation des images pour la classification des images.

Reconnaissance/détection d'objets

En termes de reconnaissance d'objets, il s'agit d'identifier, de localiser et d'étiqueter des objets dans une image, ce qui facilite la visualisation et la catégorisation des éléments. La détection d'objets peut également aider les robots à reconnaître des objets sans étiquette attribuée. Pour y parvenir, des cadres de délimitation ou des polygones sont couramment utilisés comme techniques compatibles. Ceux-ci peuvent aider à identifier les piétons, les trottoirs, les vélos, les véhicules et les camions. À l'aide d'images ou de séquences vidéo, chaque objet peut être étiqueté individuellement pour entraîner votre modèle d'apprentissage automatique.

Segmentation

Une image est divisée en plusieurs segments dans Segmentation et chaque segment est étiqueté. Il s’agit d’un étiquetage et d’une classification au niveau des pixels. Sur la base d'une entrée visuelle, la segmentation peut déterminer si les objets d'une photo sont similaires ou différents. La segmentation est couramment utilisée pour tracer les éléments et les marges des images lors du tri des entrées.

Il existe trois types de segmentation : la segmentation sémantique, la segmentation d'instance et la segmentation panoptique. Voici quelques détails à leur sujet :

Segmentation Sémantique

La méthode de segmentation sémantique résout le problème de chevauchement dans la détection d'objets en garantissant que chaque composant d'image appartient à une classe spécifique. Dans la segmentation sémantique, nous divisons une image en groupes et étiquetons chaque ensemble. Au lieu de donner aux annotateurs une liste d'objets à annoter, nous leur fournissons une liste d'étiquettes de segments. Nous pouvons résumer la segmentation sémantique comme le processus d'identification et de catégorisation d'aspects spécifiques d'une image.

Segmentation d'instance

Chaque objet d'une même classe est visualisé comme une instance individuelle. En d'autres termes, elle segmente chaque instance d'un objet dans une image d'entrée. De plus, dans le cadre de la segmentation d'image, elle identifie les instances d'objets et établit leurs limites. Par conséquent, la segmentation d'instances identifie les objets par leur existence, leur emplacement, leur forme et leur nombre. Par exemple, les chercheurs peuvent utiliser la segmentation d'instances pour déterminer le nombre de personnes présentes dans une image. Par conséquent, elle fournit une méthode plus raffinée pour distinguer et analyser des objets individuels au sein d'une même catégorie.

Segmentation panoptique

De plus, la segmentation panoptique combine les principes de la segmentation sémantique et de la segmentation d'instance. Pour effectuer une segmentation panoptique, chaque pixel d'une image doit être catégorisé avec une étiquette de classe et classé par son instance. Ainsi, l'algorithme divise l'image en parties ou régions sémantiquement significatives, tout en détectant et en identifiant les instances individuelles au sein de ces régions.

Reconnaissance des limites

La reconnaissance des limites est tout aussi importante : les machines identifient les contours et les lignes des images. L'algorithme de détection des limites est essentiel pour extraire des informations critiques telles que la densité, la vitesse et la pression des images, offrant ainsi des informations plus approfondies sur les données visuelles.

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