Annotation d'images source fermée ou open source - KDnuggets

Republié par Platon

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Annotation d'image source fermée ou open source

Les ordinateurs pourraient-ils être entraînés à reconnaître la gentillesse des chats ? Qu’aimeriez-vous faire alors ? Vous avez du mal à vous concentrer sur les photos de chats ? Faites-vous partie de ces passionnés de technologie qui souhaitent du changement pour votre commodité ? Vous souvenez-vous lorsque vous avez essayé de convaincre votre ordinateur que le panneau d'arrêt n'était pas un panneau Cédez le passage alors que vous vouliez lui faire croire que c'en était un ? Ce n’est plus une préoccupation pour les autres passionnés de technologie. Pour rester engagé et diverti pendant le processus d'annotation et d'étiquetage, il existe une multitude d'outils open source parmi lesquels vous pouvez choisir. L’utilisation d’outils d’annotation d’images est devenue un super-héros dans le monde du chaos pixelisé. Grâce aux outils d'annotation, les images peuvent être identifiées de manière rapide et efficace. Par conséquent, les machines deviendront capables de comprendre le monde de la même manière que les humains, et les programmes informatiques seront capables de prendre de meilleures décisions.

Le monde numérique en évolution rapide dans lequel nous vivons a ouvert la voie à l’exigence d’outils d’annotation d’images précis, impartiaux et rapides. Des voitures autonomes au commerce électronique, en passant par le domaine médical, la réalité augmentée, l’agriculture et la robotique, la dépendance à l’égard de l’intelligence artificielle est croissante. Ainsi, le besoin de sources d’annotation d’images fiables et efficaces augmente également à pas de géant. Dans cet article, nous établirons une comparaison entre l'annotation d'images open source et fermée et citerons des exemples réels pour parvenir à une conclusion positive.

En tant que données de formation pour les modèles d’IA, l’annotation d’images prend du temps, est fastidieuse et en vaut la peine puisqu’elle est la clé du succès des algorithmes. Chaque image doit être annotée pour que les machines puissent la lire correctement (sans erreurs ni biais). Afin de développer des modèles d’IA de haute qualité et sans erreur, le processus d’annotation d’images doit être de nature exacte et précise. En conséquence, les résultats que nous recevons sont pour le moins impartiaux, précis et précis.

Avantages : la puissance des outils d'annotation d'images open source

Il ne fait aucun doute que l’annotation d’images via des sources ouvertes gagne en popularité en raison de son prix abordable, de son accès facile et de ses fonctionnalités de personnalisation. Comme la plupart des sources ouvertes sont continuellement en phase d’amélioration, cela incite les utilisateurs à obtenir des modules complémentaires gratuits.

Inconvénients : les défis de l'annotation d'images open source

Bien que l’idée d’outils gratuits ou moins coûteux puisse être séduisante au départ. L'open source pourrait n'être qu'un outil pilote temporaire pour ceux qui se soucient de l'évolutivité, de l'innovation et du développement continu. De plus, tous les outils open source ne sont pas suffisamment capables de produire des résultats de haute qualité. Plus l’annotation et l’étiquetage de chaque image ou vidéo sont précis, mieux vous vous porterez si vous essayez réellement de transformer les pratiques traditionnelles grâce à l’IA.

Annoter des images avec précision : outils et techniques

Que ce soit via des outils open source ou fermés. L'annotation d'images est impérative pour améliorer la capacité des algorithmes d'apprentissage automatique afin de garantir qu'ils identifient et interprètent avec précision les données sous forme visuelle. Lorsque les images sont annotées par le livre, les modèles d'IA sont capables de fonctionner correctement et de reconnaître les objets, les régions et les caractéristiques présentées par les images.

Annotation d'image source fermée ou open source

LabelImg est un outil utilisé pour annoter des images, permettant aux utilisateurs de dessiner des cadres de délimitation autour des objets et d'ajouter des étiquettes. Il est implémenté en Python à l'aide de la bibliothèque Qt. Voici un référentiel – https://github.com/tzutalin/labelImg

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Une fois que vous avez installé LabelImg et que vous disposez d'un ensemble d'images prêtes à être annotées, vous pouvez utiliser le script python mentionné ci-dessous pour ouvrir Labellmg pour chaque image. Les images annotées seront enregistrées sous forme de fichiers XML.

## https://github.com/tzutalin/labelImg import os
import subprocess image_dir = "/path/to/your/image/directory" # List all image files in the directory
image_files = [f for f in os.listdir(image_dir) if f.endswith(".jpg") or f.endswith(".png")] # Path to LabelImg executable
labelimg_executable = "/path/to/labelImg.py" # Loop through the image files and open LabelImg for annotation
for image_file in image_files: image_path = os.path.join(image_dir, image_file) subprocess.call([labelimg_executable, image_path])

COCO Annotator est un outil Web conçu spécifiquement pour annoter des images au format COCO. Il est réputé pour prendre en charge divers types d'annotations, à savoir les cadres de délimitation, les polygones et les points clés. Cet outil d'annotation a été construit en utilisant JavaScript et Django.

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VGG Image Annotator (VIA) est un outil d'annotation d'images développé par le Visual Geometry Group de l'Université d'Oxford. Il donne aux utilisateurs la liberté d'annoter différents types d'objets, notamment des points, des lignes et des régions. L'interface fournie par VIA est conviviale et intuitive pour l'étiquetage des images.

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Labelbox est une plateforme qui permet aux utilisateurs d'annoter des images pour des tâches telles que la détection d'objets, la segmentation d'images et la classification. Cet outil offre de nombreuses fonctionnalités de collaboration qui s'intègrent efficacement aux frameworks d'apprentissage automatique.

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Superviser – Cet outil prend en charge l'annotation d'images et fournit également des fonctionnalités telles que la gestion des versions des données et le déploiement de modèles.

Annotation d'image source fermée ou open source

Les outils d'annotation d'images sont utilisés pour annoter des images dans tous les secteurs. Grâce à des outils d'annotation d'images, tels que les piétons, les véhicules et les panneaux de signalisation, une voiture sans conducteur peut naviguer en toute sécurité et prendre des décisions éclairées. De plus, les voitures autonomes sont capables de rouler en toute sécurité et de prendre des décisions éclairées. Par conséquent, en imagerie médicale, les annotations d’images aident les professionnels de santé à établir un diagnostic parfait. Les patients reçoivent un traitement efficace basé sur ces informations. En plus de catégoriser les produits et d'améliorer la fonctionnalité de recherche, l'annotation d'images est utilisée par les plateformes de commerce électronique afin d'améliorer l'expérience d'achat globale des clients, en améliorant leur expérience. L'utilisation d'outils d'annotation d'images dans les exemples mentionnés ci-dessous montre leur polyvalence et leur importance dans une variété de domaines différents.

Comprenons les applications pratiques des outils d'annotation d'images en examinant quelques exemples tirés de situations réelles :

1. Des véhicules qui se conduisent seuls

Pour que les véhicules autonomes soient capables de percevoir et de naviguer sans faille dans l’environnement, il est impératif d’utiliser uniquement des outils d’annotation d’images fiables. Ces outils mentionnés ci-dessus permettent aux véhicules autonomes de prendre des décisions éclairées en détectant les piétons, les véhicules et les panneaux de signalisation. Ainsi, assurer la sécurité des passagers à chaque trajet.

2. L'imagerie médicale

En ce qui concerne l’industrie médicale, les radiologues profitent des avantages des solutions d’intelligence artificielle. Les cliniciens recueillent des données médicales utiles grâce à l’IA qui les aide à lire et à analyser les rapports de radiographies, de tomodensitogrammes et/ou d’images par résonance magnétique avec une précision accrue. Avec de meilleures données et une meilleure visibilité sur les affections des patients, les médecins sont en mesure de traiter les patients avec plus de soins et de diligence.

3. Le rôle de la recherche visuelle dans le e-commerce

L'annotation d'images est largement utilisée dans le secteur du commerce électronique. Les produits sont classés selon de nombreux paramètres tels que la fonctionnalité, la couleur, le style et la recherche visuelle pour rendre le parcours du client facile, agréable et pratique.

4. Réalité augmentée (RA)

Les annotations d'images sont utilisées dans les applications AR pour placer correctement les objets virtuels et les informations selon l'environnement réel. En commençant par la profondeur, l’échelle et l’orientation des objets, tout est annoté pour une expérience AR réaliste et immersive pour les utilisateurs.

5. Robotique et automatisation

Les professionnels de la robotique peuvent manipuler des objets à l'aide d'outils d'annotation d'images. Lorsque les robots sont étiquetés avec des attributs pertinents, ils acquièrent le pouvoir de percevoir et d'interagir efficacement avec l'environnement.

S’il est vrai que la popularité des outils d’annotation d’images open source est croissante, ils présentent toutefois de nombreux inconvénients. Il devient difficile de mettre à l'échelle de grands projets et de garantir des images annotées de haute qualité à l'aide d'outils d'annotation d'images open source. Par conséquent, opter pour des outils fermés serait une décision prudente.

Si vous êtes un passionné de technologie, vous aimeriez peut-être en savoir plus sur l'impact de Ingénierie rapide en IA.

Mirza Arique Alam est un écrivain passionné d'IA et de ML et un auteur publié. Il crée du contenu engageant et informatif à l’intersection de l’intelligence artificielle et de la technologie pour inspirer et éduquer le monde sur le potentiel illimité de l’intelligence artificielle. Je travaille actuellement avec Cogito et Anolytics.