Le guide ultime de l'annotation d'images pour la vision par ordinateur : applications, méthodes et catégories
Ce guide sélectionne les concepts et les présente de la manière la plus simple possible afin que vous ayez une bonne clarté sur ce dont il s'agit. Il vous aide à avoir une vision claire de la manière dont vous pourriez développer votre produit, des processus qui le sous-tendent, des aspects techniques impliqués, etc. Donc, ce guide est extrêmement ingénieux si vous êtes :
Introduction
Avez-vous utilisé Google Lens récemment ? Si ce n'est pas le cas, vous réaliserez que le futur que nous attendions tous est enfin là, une fois que vous aurez commencé à explorer ses incroyables capacités. Simple fonctionnalité annexe de l'écosystème Android, le développement de Google Lens prouve le chemin parcouru en termes de progrès et d'évolution technologiques.
À partir du moment où nous avons simplement regardé nos appareils et n'avons connu qu'une communication à sens unique - des humains aux machines, nous avons maintenant ouvert la voie à une interaction non linéaire, où les appareils peuvent nous regarder directement, analyser et traiter ce qu'ils voient dans temps réel.
On appelle cela la vision par ordinateur, et il s'agit de la capacité d'un appareil à comprendre et à interpréter des éléments du monde réel à partir de ce qu'il voit à travers sa caméra. Pour en revenir à l'incroyable Google Lens, il vous permet de trouver des informations sur des objets et des produits aléatoires. Il suffit de pointer la caméra de votre appareil vers une souris ou un clavier pour que Google Lens vous indique la marque, le modèle et le fabricant de l'appareil.
De plus, vous pouvez pointer l'appareil vers un bâtiment ou un lieu et obtenir des informations en temps réel. Vous pouvez scanner vos problèmes de mathématiques et obtenir leurs solutions, convertir vos notes manuscrites en texte, suivre vos colis simplement en les scannant, et bien plus encore avec votre appareil photo, sans aucune interface.
La vision par ordinateur ne s'arrête pas là. Vous la constaterez sur Facebook lorsque vous téléchargerez une image sur votre profil : Facebook détectera et identifiera automatiquement votre visage et celui de vos proches. La vision par ordinateur améliore le quotidien, simplifie les tâches complexes et simplifie la vie des gens.
Qu'est-ce que l'annotation d'image ?
L'annotation d'images permet d'entraîner des modèles d'IA et d'apprentissage automatique à identifier des objets à partir d'images et de vidéos. Pour l'annotation d'images, nous ajoutons des étiquettes et des balises contenant des informations supplémentaires aux images, qui seront ensuite transmises aux ordinateurs pour les aider à identifier des objets à partir de sources d'images.
L'annotation d'images est un élément essentiel des modèles de vision par ordinateur, car ces images annotées serviront de base à votre projet de ML. C'est pourquoi investir dans une annotation d'images de haute qualité n'est pas seulement une bonne pratique, mais une nécessité pour développer des applications de vision par ordinateur précises, fiables et évolutives.
Pour maintenir des niveaux de qualité élevés, l'annotation d'images est généralement effectuée sous la supervision d'un expert en annotation d'images à l'aide de divers outils d'annotation d'images pour joindre des informations utiles aux images.
Une fois que vous avez annoté les images avec des données relatives et les avez classées dans différentes catégories, les données résultantes sont appelées données structurées, qui sont ensuite transmises aux modèles d'IA et d'apprentissage automatique pour la partie exécution.
L'annotation d'images ouvre la voie à des applications de vision par ordinateur telles que la conduite autonome, l'imagerie médicale, l'agriculture, etc. Voici quelques exemples d'utilisation des annotations d'images :
- Des images annotées de routes, de panneaux et d’obstacles peuvent être utilisées pour former des modèles de voitures autonomes à naviguer en toute sécurité.
- Pour les soins de santé, les analyses médicales annotées peuvent aider l’IA à détecter les maladies à un stade précoce et à les traiter le plus tôt possible.
- Vous pouvez utiliser des images satellite annotées en agriculture pour surveiller la santé des cultures. Et s’il y a le moindre signe de maladie, elle peut être résolue avant qu’elle ne détruise tout le champ.
Annotation d'image pour la vision par ordinateur
L'annotation d'images est un sous-ensemble de l'étiquetage des données, également connu sous les noms d'étiquetage, de transcription ou d'étiquetage d'images. L'annotation d'images implique des humains en arrière-plan, étiquetant sans relâche les images avec des informations de métadonnées et des attributs qui aideront les machines à mieux identifier les objets.
Données d'image
- Images 2D
- Images 3D
Types d'annotations
- Classification d'image
- Détection d'objet
- Segmentation d'image
- Object Tracking
Techniques d'annotation
- Bounding Box
- Polyligne
- Polygone
- Annotation de point de repère
Quels types d'images peuvent être annotées ?
- Les images et les images multi-images, c'est-à-dire les vidéos, peuvent être étiquetées pour l'apprentissage automatique. Les types les plus courants sont :
- Images 2D et multi-images (vidéo), c'est-à-dire des données provenant d'appareils photo ou de reflex ou d'un microscope optique, etc.
- Images 3D et multi-images (vidéo), c'est-à-dire données provenant de caméras ou de microscopes à sonde électronique, ionique ou à balayage, etc.
Quels détails sont ajoutés à une image lors d’une annotation ?
Toute information permettant aux machines de mieux comprendre ce que contient une image est annotée par des experts. Il s'agit d'une tâche extrêmement laborieuse qui exige d'innombrables heures d'effort manuel.
En ce qui concerne les détails, cela dépend des spécifications et des exigences du projet. Si le projet nécessite uniquement la classification d'une image, des informations appropriées sont ajoutées. Par exemple, si votre produit de vision par ordinateur vise à indiquer aux utilisateurs que ce qu'ils numérisent est un arbre et à le différencier d'une plante grimpante ou d'un arbuste, les détails annotés ne concerneront qu'un arbre.
Cependant, si les exigences du projet sont complexes et exigent davantage d'informations à partager avec les utilisateurs, l'annotation impliquerait l'inclusion de détails tels que le nom de l'arbre, son nom botanique, les exigences en matière de sol et de météo, la température de croissance idéale, etc.
Avec ces informations, les machines analysent et traitent les entrées et fournissent des résultats précis aux utilisateurs finaux.
Types d'annotations d'images
Il existe une raison pour laquelle plusieurs méthodes d'annotation d'images sont nécessaires. Par exemple, la classification d'images de haut niveau attribue une étiquette unique à l'image entière, notamment lorsqu'elle ne contient qu'un seul objet. Cependant, des techniques comme la segmentation sémantique et la segmentation d'instances permettent d'étiqueter chaque pixel et d'obtenir un étiquetage d'image de haute précision.
Outre le fait d'avoir différents types d'annotations d'image pour différentes catégories d'images, il existe d'autres raisons, comme avoir une technique optimisée pour des cas d'utilisation spécifiques ou trouver un équilibre entre vitesse et précision pour répondre aux besoins de votre projet.
Types d'annotations d'images
Classification d'image
Le type le plus basique, où les objets sont largement classés. Ainsi, ici, le processus consiste simplement à identifier des éléments tels que les véhicules, les bâtiments et les feux de circulation.
Détection d'objet
Une fonction un peu plus spécifique, où différents objets sont identifiés et annotés. Les véhicules peuvent être des voitures et des taxis, des bâtiments et des gratte-ciel, et des voies 1, 2 ou plus.
Segmentation d'image
Cela permet d'analyser les spécificités de chaque image. Il s'agit d'ajouter des informations sur un objet, comme sa couleur, son emplacement, son apparence, etc., pour aider les machines à le différencier. Par exemple, le véhicule au centre serait un taxi jaune sur la voie 2.
Object Tracking
Cela implique d'identifier les détails d'un objet, tels que sa localisation et d'autres attributs, sur plusieurs images d'un même ensemble de données. Les images vidéo et de caméras de surveillance peuvent être suivies pour détecter les mouvements des objets et étudier les schémas.
Voyons maintenant chaque méthode de manière détaillée.
Classification d'image
La classification d'images consiste à attribuer une étiquette ou une catégorie à une image entière en fonction de son contenu. Par exemple, si une image est principalement consacrée à un chien, elle sera étiquetée « chien ».
Dans le processus d'annotation d'images, la classification d'images est souvent utilisée comme première étape avant des annotations plus détaillées comme la détection d'objets ou la segmentation d'images, car elle joue un rôle crucial dans la compréhension du sujet global d'une image.
Par exemple, si vous souhaitez annoter des véhicules pour des applications de conduite autonome, vous pouvez sélectionner des images classées comme « véhicules » et ignorer le reste. Cela permet d'économiser beaucoup de temps et d'efforts en réduisant les images pertinentes pour une annotation d'image plus détaillée.
Considérez-le comme un processus de tri dans lequel vous placez des images dans différentes cases étiquetées en fonction du sujet principal d'une image, que vous utiliserez ensuite pour une annotation plus détaillée.
Points clés:
- L’idée est de découvrir ce que représente l’image entière plutôt que de localiser chaque objet.
- Les deux approches les plus courantes pour la classification d’images incluent la classification supervisée (utilisant des données d’entraînement pré-étiquetées) et la classification non supervisée (découverte automatique de catégories).
- Sert de base à de nombreuses autres tâches de vision par ordinateur.
Détection d'objet
Alors que la classification d'images attribue une étiquette à l'image entière, la détection d'objets va plus loin en détectant les objets et en fournissant des informations les concernant. Outre la détection d'objets, elle attribue également une étiquette de classe (par exemple, « voiture », « personne », « panneau stop ») à chaque cadre englobant, indiquant le type d'objet contenu dans l'image.
Supposons que vous ayez une image d'une rue avec divers objets, tels que des voitures, des piétons et des panneaux de signalisation. Si vous utilisiez la classification d'images, l'image serait qualifiée de « scène de rue » ou similaire.
Cependant, la détection d'objets irait encore plus loin et dessinerait des cadres de délimitation autour de chaque voiture, piéton et panneau de signalisation, isolant ainsi essentiellement chaque objet et étiquetant chacun avec une description significative.
Points clés:
- Dessine des cadres de délimitation autour des objets détectés et leur attribue une étiquette de classe.
- Il vous indique quels objets sont présents et où ils se trouvent dans l'image.
- Quelques exemples populaires de détection d'objets incluent R-CNN, Fast R-CNN, YOLO (You Only Look Once) et SSD (Single Shot Detector).
Segmentation
La segmentation d'image est le processus de division d'une image en plusieurs segments ou ensembles de pixels (également appelés super-pixels) afin que vous puissiez obtenir quelque chose de plus significatif et plus facile à analyser que l'image d'origine.
Il existe 3 principaux types de segmentation d’images, chacun destiné à un usage différent.
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Segmentation sémantique
L'une des tâches fondamentales de la vision par ordinateur consiste à partitionner une image en plusieurs segments et à associer chaque segment à une étiquette ou une classe sémantique. Contrairement à la classification d'images, qui attribue une étiquette unique à l'ensemble de l'image, la segmentation sémantique permet d'attribuer une étiquette de classe à chaque pixel de l'image, ce qui permet d'obtenir un résultat plus précis que la classification d'images.
L'objectif de la segmentation sémantique est de comprendre l'image à un niveau granulaire en créant avec précision les limites ou les contours de chaque objet, surface ou région au niveau des pixels.
Points clés:
- Comme tous les pixels d’une classe sont regroupés, il n’est pas possible de distinguer les différentes instances d’une même classe.
- Vous offre une vue « holistique » en étiquetant tous les pixels mais ne sépare pas les objets individuels.
- Dans la plupart des cas, il utilise des réseaux entièrement convolutifs (FCN) qui génèrent une carte de classification avec la même résolution que l'entrée.
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Segmentation d'instance
La segmentation d'instance va au-delà de la segmentation sémantique en identifiant non seulement les objets, mais également en segmentant et en décrivant avec précision les limites de chaque objet individuel, qui peuvent être facilement comprises par une machine.
Dans la segmentation d'instance, pour chaque objet détecté, l'algorithme fournit un cadre de délimitation, une étiquette de classe (par exemple, personne, voiture, chien) et un masque par pixel qui montre la taille et la forme exactes de cet objet spécifique.
C'est plus compliqué que la segmentation sémantique, où le but est d'étiqueter chaque pixel avec une catégorie sans séparer différents objets du même type.
Points clés:
- Identifie et sépare les objets individuels en attribuant à chacun une étiquette unique.
- Il se concentre davantage sur les objets dénombrables aux formes claires, comme les personnes, les animaux et les véhicules.
- Il utilise un masque distinct pour chaque objet au lieu d'utiliser un masque par catégorie.
- Principalement utilisé pour étendre les modèles de détection d'objets comme Mask R-CNN via une branche de segmentation supplémentaire.
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Segmentation panoptique
La segmentation panoptique combine les capacités de la segmentation sémantique et de la segmentation d'instance. L'avantage de la segmentation panoptique consiste à attribuer une étiquette sémantique et un identifiant d'instance à chaque pixel d'une image, vous offrant ainsi une analyse complète de la scène entière en une seule fois.
La sortie de la segmentation panoptique est appelée une carte de segmentation, où chaque pixel est étiqueté avec une classe sémantique et un ID d'instance (si le pixel appartient à une instance d'objet) ou void (si le pixel n'appartient à aucune instance).
Mais cela présente également des défis. Le modèle doit effectuer les deux tâches simultanément et résoudre les conflits potentiels entre les prédictions sémantiques et d'instances, ce qui requiert davantage de ressources système et n'est utilisé que lorsque la sémantique et les instances sont requises avec des contraintes de temps.
Points clés:
- Il attribue une étiquette sémantique et un identifiant d'instance à chaque pixel.
- Mélange de contexte sémantique et de détection au niveau de l'instance.
- Généralement, cela implique l’utilisation de modèles de segmentation sémantique et d’instance distincts avec une structure partagée.
Voici une illustration simple suggérant la différence entre la segmentation sémantique, la segmentation d'instance et la segmentation panoptique :
Techniques d'annotation d'images
L'annotation d'images se fait à l'aide de diverses techniques et processus. Pour démarrer avec l'annotation d'images, il faut une application logicielle qui offre les caractéristiques et fonctionnalités spécifiques, et les outils nécessaires pour annoter des images en fonction des exigences du projet.
Pour les non-initiés, il existe plusieurs outils d'annotation d'images disponibles dans le commerce qui vous permettent de les adapter à votre cas d'utilisation spécifique. Il existe également des outils open source. Cependant, si vos besoins sont spécifiques et que vous trouvez les modules proposés par les outils commerciaux trop basiques, vous pouvez faire développer un outil d'annotation d'images personnalisé pour votre projet. Cette solution est évidemment plus coûteuse et chronophage.
Quel que soit l'outil que vous créez ou auquel vous vous abonnez, certaines techniques d'annotation d'images sont universelles. Regardons ce qu'ils sont.
Boîtes englobantes
La technique d'annotation d'image la plus élémentaire consiste pour des experts ou des annotateurs à dessiner un cadre autour d'un objet afin d'y attribuer des détails spécifiques. Cette technique est idéale pour annoter des objets de forme symétrique.
Les cuboïdes sont une autre variante des cadres de délimitation. Ce sont des variantes 3D des cadres de délimitation, qui sont généralement en deux dimensions. Les cuboïdes suivent les objets à travers leurs dimensions pour des détails plus précis. Si vous considérez l'image ci-dessus, les véhicules pourraient être facilement annotés à l'aide de cadres de délimitation.
Pour vous donner une meilleure idée, les boîtes 2D vous donnent des détails sur la longueur et la largeur d'un objet. Cependant, la technique du cuboïde vous donne également des détails sur sa profondeur. Annoter des images avec des cuboïdes devient plus complexe lorsqu'un objet n'est que partiellement visible. Dans ce cas, les annotateurs approximent les bords et les angles d'un objet en se basant sur les visuels et les informations existants.
Repère
Cette technique est utilisée pour faire ressortir les subtilités des mouvements des objets dans une image ou une séquence. Ils peuvent également être utilisés pour détecter et annoter de petits objets. Le repérage est spécifiquement utilisé dans la reconnaissance faciale Pour annoter les traits du visage, les gestes, les expressions, les postures, etc., il s'agit d'identifier individuellement les traits du visage et leurs attributs pour des résultats précis.
Pour vous donner un exemple concret de l'utilité du repérage, pensez à vos filtres Instagram ou Snapchat qui positionnent avec précision chapeaux, lunettes et autres éléments amusants en fonction de vos traits et expressions faciales. La prochaine fois que vous poserez pour un filtre chien, sachez que l'application a repérage vos traits faciaux pour un résultat précis.
Polygones
Les objets dans les images ne sont pas toujours symétriques ou réguliers. On les trouve souvent irréguliers ou simplement aléatoires. Dans ce cas, les annotateurs utilisent la technique des polygones pour annoter les formes et objets irréguliers. Cette technique consiste à placer des points sur les dimensions d'un objet et à tracer manuellement des lignes le long de sa circonférence ou de son périmètre.
Lignés
Outre les formes et les polygones de base, des lignes simples sont également utilisées pour annoter des objets dans les images. Cette technique permet aux machines d'identifier de manière transparente les limites. Par exemple, des lignes sont tracées sur les voies de circulation des machines dans les véhicules autonomes afin de mieux comprendre les limites dans lesquelles elles doivent manœuvrer. Les lignes sont également utilisées pour former ces machines et systèmes à divers scénarios et circonstances et les aider à prendre de meilleures décisions de conduite.
Cas d'utilisation pour l'annotation d'images
Dans cette section, je vous présenterai certains des cas d’utilisation les plus marquants et les plus prometteurs de l’annotation d’images, allant de la sécurité, de la sûreté et des soins de santé aux cas d’utilisation avancés tels que les véhicules autonomes.
Prix de vente: Dans un centre commercial ou une épicerie, la technique de la boîte englobante 2D peut être utilisée pour étiqueter les images de produits en magasin, c'est-à-dire des chemises, des pantalons, des vestes, des personnes, etc., pour former efficacement les modèles ML sur divers attributs tels que le prix, la couleur, le design, etc.
Soins de santé : La technique Polygon peut être utilisée pour annoter/étiqueter les organes humains sur les radiographies médicales afin d'entraîner les modèles ML à identifier les déformations sur les radiographies humaines. Il s'agit de l'un des cas d'utilisation les plus critiques qui révolutionne le la médecine l'industrie en identifiant les maladies, en réduisant les coûts et en améliorant l'expérience des patients.
Voitures autonomes: Nous avons déjà constaté le succès de la conduite autonome, mais il reste encore beaucoup à faire. De nombreux constructeurs automobiles n'ont pas encore adopté cette technologie, qui repose sur la segmentation sémantique. Cette technologie identifie chaque pixel d'une image pour identifier la route, les voitures, les feux de circulation, les poteaux, les piétons, etc., permettant ainsi aux véhicules de prendre conscience de leur environnement et de détecter les obstacles sur leur chemin.
Détection des émotions : L'annotation Landmark est utilisée pour détecter les émotions/sentiments humains (joie, tristesse ou neutralité) afin de mesurer l'état d'esprit émotionnel du sujet face à un contenu donné. Détection d'émotions ou l'analyse des sentiments peut être utilisé pour les critiques de produits, les critiques de services, les critiques de films, les plaintes/commentaires par courrier électronique, les appels clients, les réunions, etc.
Chaîne d'approvisionnement: Des lignes et des splines permettent d'étiqueter les allées d'un entrepôt afin d'identifier les rayonnages en fonction de leur emplacement de livraison. Cela permet aux robots d'optimiser leur parcours et d'automatiser la chaîne de livraison, minimisant ainsi les interventions humaines et les erreurs.
Comment abordez-vous l'annotation d'images : en interne ou en sous-traitance ?
L'annotation d'images demande des investissements non seulement en termes d'argent, mais également de temps et d'efforts. Comme nous l'avons mentionné, cela demande beaucoup de travail, une planification méticuleuse et une implication diligente. L'attribut des annotateurs d'images est ce que les machines traiteront et fourniront des résultats. Ainsi, la phase d'annotation des images est extrêmement cruciale.
Maintenant, d'un point de vue commercial, vous avez deux façons d'annoter vos images -
- Vous pouvez le faire en interne
- Ou vous pouvez externaliser le processus
Les deux sont uniques et offrent leur juste part d'avantages et d'inconvénients. Regardons-les objectivement.
En-maison
En cela, votre vivier de talents existant ou les membres de votre équipe se chargent des tâches d’annotation d’images. La technique interne implique que vous disposiez d’une source de génération de données, que vous disposiez du bon outil ou de la bonne plateforme d’annotation de données, ainsi que de la bonne équipe dotée des compétences adéquates pour effectuer les tâches d’annotation.
C'est parfait si vous êtes une entreprise ou une chaîne d'entreprises, capable d'investir dans des ressources et des équipes dédiées. En tant qu'entreprise ou acteur du marché, vous ne manquerez pas non plus d'ensembles de données, essentiels au démarrage de vos processus de formation.
Externalisation
Il s'agit d'une autre façon d'accomplir des tâches d'annotation d'images, où vous confiez le travail à une équipe qui possède l'expérience et l'expertise requises pour les exécuter. Tout ce que vous avez à faire est de partager vos exigences avec eux et une date limite et ils s'assureront que vous avez vos livrables à temps.
L'équipe externalisée peut se trouver dans la même ville ou le même quartier que votre entreprise ou dans un emplacement géographique complètement différent. Ce qui compte dans l'externalisation, c'est l'exposition pratique au travail et la connaissance de la façon d'annoter des images.
[A également lu: Qu'est-ce que la reconnaissance d'images par IA ? Comment ça marche et exemples]
Annotation d'image : sous-traitance ou équipes internes – Tout ce que vous devez savoir
| Externalisation | En-maison |
|---|---|
| Une couche supplémentaire de clauses et de protocoles doit être mise en œuvre lors de l'externalisation d'un projet à une autre équipe pour garantir l'intégrité et la confidentialité des données. | Maintenez en toute transparence la confidentialité des données lorsque vous disposez de ressources internes dédiées travaillant sur vos ensembles de données. |
| Vous pouvez personnaliser la façon dont vous souhaitez que vos données d'image soient. | Vous pouvez adapter vos sources de génération de données pour répondre à vos besoins. |
| Vous n'avez pas à passer plus de temps à nettoyer les données, puis à commencer à les annoter. | Vous devrez demander à vos employés de passer des heures supplémentaires à nettoyer les données brutes avant de les annoter. |
| Il n'y a pas de surmenage des ressources impliquées car vous avez le processus, les exigences et le plan complètement tracés avant de collaborer. | Vous finissez par surcharger vos ressources car l'annotation des données est une responsabilité supplémentaire dans leurs rôles existants. |
| Les délais sont toujours respectés sans compromis sur la qualité des données. | Les délais peuvent être allongés si vous avez moins de membres d'équipe et plus de tâches. |
| Les équipes externalisées s'adaptent mieux aux nouveaux changements de directives. | Abaisse le moral des membres de l'équipe chaque fois que vous vous éloignez de vos exigences et de vos directives. |
| Vous n'avez pas à gérer les sources de génération de données. Le produit final vous parvient à temps. | Vous êtes responsable de la génération des données. Si votre projet nécessite des millions de données d'images, c'est à vous de vous procurer les ensembles de données pertinents. |
| L'évolutivité de la charge de travail ou de la taille de l'équipe n'est jamais un problème. | L'évolutivité est une préoccupation majeure car des décisions rapides ne peuvent pas être prises de manière transparente. |
En résumé
Comme vous pouvez le voir clairement, bien qu'avoir une équipe interne d'annotation d'images/données semble plus pratique, l'externalisation de l'ensemble du processus est plus rentable à long terme. Lorsque vous collaborez avec des experts dédiés, vous vous déchargez de plusieurs tâches et responsabilités que vous n'aviez pas à assumer en premier lieu. Avec cette compréhension, réalisons davantage comment vous pouvez trouver les bons fournisseurs ou équipes d'annotation de données.
Facteurs à considérer lors du choix d'un fournisseur d'annotations de données
Il s'agit d'une énorme responsabilité et l'ensemble des performances de votre module d'apprentissage automatique dépend de la qualité des ensembles de données fournis par votre fournisseur et du timing. C'est pourquoi vous devriez faire plus attention à qui vous parlez, à ce qu'ils promettent d'offrir et considérer plus de facteurs avant de signer le contrat.
Pour vous aider à démarrer, voici quelques facteurs cruciaux que vous devriez considérer.
Expertise
L'un des principaux facteurs à prendre en compte est l'expertise du fournisseur ou de l'équipe que vous envisagez d'embaucher pour votre projet d'apprentissage automatique. L'équipe que vous choisissez doit avoir l'exposition la plus pratique aux outils, aux techniques d'annotation de données, aux connaissances du domaine et à l'expérience de travail dans plusieurs secteurs.
Outre les aspects techniques, ils doivent également mettre en œuvre des méthodes d'optimisation du flux de travail pour assurer une collaboration fluide et une communication cohérente. Pour plus de compréhension, interrogez-les sur les aspects suivants :
- Les projets précédents sur lesquels ils ont travaillé et qui sont similaires au vôtre
- Les années d'expérience qu'ils ont
- L'arsenal d'outils et de ressources qu'ils déploient pour l'annotation
- Leurs moyens d'assurer une annotation de données cohérente et une livraison à temps
- À quel point ils sont à l'aise ou préparés en termes d'évolutivité du projet et plus encore
Qualité des données
La qualité des données influence directement la sortie du projet. Toutes vos années de labeur, de réseautage et d'investissement se résument aux performances de votre module avant son lancement. Assurez-vous donc que les fournisseurs avec lesquels vous avez l'intention de travailler fournissent des ensembles de données de la plus haute qualité pour votre projet. Pour vous aider à vous faire une meilleure idée, voici une aide-mémoire rapide que vous devriez consulter :
- Comment votre fournisseur mesure-t-il la qualité des données ? Quelles sont les métriques standards ?
- Détails sur leurs protocoles d'assurance qualité et leurs processus de règlement des griefs
- Comment assurent-ils le transfert des connaissances d'un membre de l'équipe à un autre ?
- Peuvent-ils maintenir la qualité des données si les volumes sont augmentés par la suite ?
Communication et collaboration
La livraison de résultats de haute qualité ne se traduit pas toujours par une collaboration fluide. Cela implique également une communication transparente et un excellent maintien des relations. Vous ne pouvez pas travailler avec une équipe qui ne vous donne aucune mise à jour pendant tout le déroulement de la collaboration ou vous tient à l'écart et livre soudainement un projet au moment de l'échéance.
C'est pourquoi un équilibre devient essentiel et vous devez porter une attention particulière à leur mode de fonctionnement et à leur attitude générale envers la collaboration. Alors, posez des questions sur leurs méthodes de communication, leur adaptabilité aux directives et aux changements d'exigences, la réduction des exigences du projet, et plus encore pour assurer un voyage en douceur pour les deux parties impliquées.
Termes et conditions de l'accord
En dehors de ces aspects, il existe des angles et des facteurs inévitables en termes de légalité et de réglementation. Cela implique les conditions tarifaires, la durée de la collaboration, les conditions générales d'association, l'attribution et la spécification des rôles, des limites clairement définies, etc.
Faites-les trier avant de signer un contrat. Pour vous donner une meilleure idée, voici une liste de facteurs :
- Renseignez-vous sur leurs conditions de paiement et leur modèle de tarification - si la tarification correspond au travail effectué par heure ou par annotation
- Le paiement est-il mensuel, hebdomadaire ou bimensuel ?
- L'influence des modèles de tarification lorsqu'il y a un changement dans les directives du projet ou dans la portée des travaux
Évolutivité
Votre entreprise va se développer à l'avenir et la portée de votre projet va s'étendre de façon exponentielle. Dans de tels cas, vous devez être sûr que votre fournisseur peut fournir les volumes d'images étiquetées que votre entreprise exige à grande échelle.
Ont-ils assez de talent en interne ? Épuisent-ils toutes leurs sources de données ? Peuvent-ils personnaliser vos données en fonction de besoins et de cas d'utilisation uniques ? Des aspects comme ceux-ci garantiront que le fournisseur peut effectuer une transition lorsque des volumes de données plus importants sont nécessaires.
Récapitulation
Une fois que vous avez pris en compte ces facteurs, vous pouvez être sûr que votre collaboration sera transparente et sans aucune entrave, et nous vous recommandons de confier vos tâches d'annotation d'images à des spécialistes. Méfiez-vous des entreprises de premier plan comme Shaip, qui cochent toutes les cases mentionnées dans le guide.
Ayant été dans l'espace de l'intelligence artificielle pendant des décennies, nous avons vu l'évolution de cette technologie. Nous savons comment cela a commencé, comment cela se passe et son avenir. Ainsi, nous nous tenons non seulement au courant des dernières avancées, mais nous nous préparons également pour l'avenir.
En outre, nous sélectionnons des experts pour garantir que les données et les images sont annotées avec les plus hauts niveaux de précision pour vos projets. Quelle que soit la niche ou l'originalité de votre projet, soyez toujours assuré que vous obtiendrez une qualité de données irréprochable de notre part.
Contactez-nous simplement et discutez de vos besoins et nous commencerons immédiatement. Contactez-nous avec nous aujourd'hui.
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Foire Aux Questions (FAQ)
L'annotation d'image est un sous-ensemble d'étiquetage de données également connu sous le nom d'étiquetage, de transcription ou d'étiquetage d'images qui implique des humains en arrière-plan, étiquetant inlassablement les images avec des informations de métadonnées et des attributs qui aideront les machines à mieux identifier les objets.
An outil d'annotation/d'étiquetage d'images est un logiciel qui peut être utilisé pour étiqueter les images avec des informations de métadonnées et des attributs qui aideront les machines à mieux identifier les objets.
Les services d'étiquetage/d'annotation d'images sont des services proposés par des fournisseurs tiers qui étiquettent ou annotent une image en votre nom. Ils offrent l'expertise requise, l'agilité de qualité et l'évolutivité au fur et à mesure des besoins.
Un étiqueté/image annotée est celui qui a été étiqueté avec des métadonnées décrivant l'image la rendant compréhensible par les algorithmes d'apprentissage automatique.
Annotation d'image pour l'apprentissage automatique ou l'apprentissage en profondeur est le processus d'ajout d'étiquettes ou de descriptions ou de classification d'une image pour afficher les points de données que vous souhaitez que votre modèle reconnaisse. En bref, il s'agit d'ajouter des métadonnées pertinentes pour le rendre reconnaissable par les machines.
Annotation d'images implique l'utilisation d'une ou plusieurs de ces techniques : cadres de délimitation (2-d,3-d), repères, polygones, polylignes, etc.