Définition
L'annotation d'images consiste à étiqueter des objets, des régions ou des attributs d'images afin de créer des jeux de données pour les modèles de vision par ordinateur. Les annotations peuvent prendre la forme de cadres de délimitation, de polygones ou de masques de segmentation.
Interet
L’objectif est de fournir des données de formation qui aident l’IA à reconnaître des objets, des scènes ou des modèles dans les données visuelles.
Importance
- Essentiel pour les tâches de vision par ordinateur supervisées.
- La qualité affecte directement les performances du modèle.
- Travail intensif et peut nécessiter une expertise dans le domaine.
- Utilisé dans divers domaines, de la médecine aux véhicules autonomes.
Aide
- Collectez des images brutes à partir de caméras ou d'ensembles de données.
- Définir le schéma d'annotation (par exemple, objets, catégories).
- Les annotateurs étiquettent les images à l’aide d’outils.
- Valider avec des audits pour plus d'exactitude.
- Exporter des données annotées pour la formation.
Exemples (monde réel)
- Ensemble de données COCO : annoté avec des cadres de délimitation et une segmentation.
- Tesla : annote les scènes de conduite pour la formation des véhicules autonomes.
- Labelbox : plateforme fournissant des services d'annotation d'images à grande échelle.
Références / Lectures complémentaires
- Ensemble de données COCO — cocodataset.org.
- Défi Pascal VOC — Université d'Oxford.
- Annotation des données pour l'IA — NIST.
- Annotation d'image pour la vision par ordinateur
