Le monde n'est plus le même depuis que les ordinateurs ont commencé à regarder les objets et à les interpréter. Des éléments divertissants qui pourraient être aussi simples qu'un filtre Snapchat qui produit une drôle de barbe sur votre visage aux systèmes complexes qui détectent de manière autonome la présence de minuscules tumeurs à partir de rapports d'analyse, la vision par ordinateur joue un rôle majeur dans l'évolution de l'humanité.
Cependant, pour un système d'IA non entraîné, un échantillon visuel ou un ensemble de données qui y est introduit ne signifie rien. Vous pourriez alimenter une image d'un Wall Street animé ou une image de crème glacée, le système ne saurait pas ce que sont les deux. C'est parce qu'ils n'ont pas encore appris à classer et segmenter les images et les éléments visuels.
Maintenant, il s'agit d'un processus très complexe et long qui nécessite une attention méticuleuse aux détails et au travail. C'est là que les experts en annotation de données interviennent et attribuent ou balisent manuellement chaque octet d'informations sur les images pour garantir que les modèles d'IA apprennent facilement les différents éléments d'un ensemble de données visuelles. Lorsqu'un ordinateur s'entraîne sur des données annotées, il différencie facilement un paysage d'un paysage urbain, un animal d'un oiseau, des boissons et de la nourriture, et d'autres classifications complexes.
Maintenant que nous savons cela, comment les annotateurs de données classent-ils et balisent-ils les éléments d'image ? Y a-t-il des techniques spécifiques qu'ils utilisent? Si oui, quels sont-ils ?
Eh bien, c'est exactement le sujet de cet article - annotation d'image types, leurs avantages, défis et cas d'utilisation.
Types d'annotations d'images
Les techniques d'annotation d'images pour la vision par ordinateur peuvent être classées en cinq grandes catégories :
- Détection d'objets
- Détection de ligne
- Détection de point de repère
- Segmentation
- Classification des images
Détection d'objet
Comme son nom l'indique, l'objectif de la détection d'objets est d'aider les ordinateurs et les modèles d'IA à identifier différents objets dans les images. Pour spécifier les divers objets, les experts en annotation de données déploient trois techniques importantes :
- Boîtes de délimitation 2D : où des boîtes rectangulaires sur différents objets dans les images sont dessinées et étiquetées.
- Boîtes de délimitation 3D : où des boîtes tridimensionnelles sont dessinées sur des objets pour faire ressortir également la profondeur des objets.
- Polygones: où les objets irréguliers et uniques sont étiquetés en marquant les bords d'un objet et en les joignant finalement pour couvrir la forme de l'objet.
Avantages
- Les techniques des cadres de délimitation 2D et 3D sont très simples et les objets peuvent être étiquetés facilement.
- Les cadres de délimitation 3D offrent plus de détails tels que l'orientation d'un objet, ce qui est absent dans la technique des cadres de délimitation 2D.
Inconvénients de la détection d'objets
- Les cadres de délimitation 2D et 3D incluent également des pixels d'arrière-plan qui ne font en réalité pas partie d'un objet. Cela fausse la formation de plusieurs manières.
- Dans la technique des cadres de délimitation 3D, les annotateurs assument principalement la profondeur d'un objet. Cela affecte également de manière significative la formation.
- La technique du polygone peut prendre beaucoup de temps si un objet est très complexe.
Détection de ligne
Cette technique est utilisée pour segmenter, annoter ou identifier des lignes et des limites dans les images. Par exemple, les voies d'une route de la ville.
Avantages
Le principal avantage de cette technique est que les pixels qui ne partagent pas de bordure commune peuvent également être détectés et annotés. C'est idéal pour annoter des lignes courtes ou masquées.
Inconvénients
- S'il y a plusieurs lignes, le processus prend plus de temps.
- Des lignes ou des objets qui se chevauchent peuvent donner des informations et des résultats trompeurs.
Détection de point de repère
Les points de repère dans l'annotation de données ne signifient pas des lieux d'intérêt ou d'importance particuliers. Ce sont des points particuliers ou essentiels d'une image qui doivent être annotés. Il peut s'agir de traits du visage, de données biométriques ou plus. Ceci est également connu sous le nom d'estimation de pose.
Avantages
Il est idéal pour entraîner des réseaux de neurones qui nécessitent des coordonnées précises de points de repère.
Inconvénients
Cela prend beaucoup de temps car chaque minute essentielle doit être annotée avec précision.
Segmentation
Un processus complexe, où une seule image est classée en plusieurs segments pour l'identification de différents aspects en eux. Cela inclut la détection des limites, la localisation d'objets, etc. Pour vous donner une meilleure idée, voici une liste de techniques de segmentation importantes :
- Segmentation sémantique : où chaque pixel d'une image est annoté avec des informations détaillées. Crucial pour les modèles qui nécessitent un contexte environnemental.
- Segmentation des instances : où chaque instance d'un élément dans une image est annotée pour des informations granulaires.
- Segmentation panoptique : où les détails de la segmentation sémantique et d'instance sont inclus et annotés dans les images.
Avantages
- Ces techniques font ressortir les informations les plus fines des objets.
- Ils ajoutent plus de contexte et de valeur à des fins de formation, optimisant finalement les résultats.
Inconvénients
Ces techniques sont laborieuses et fastidieuses.
Classification d'image
La classification d'images implique l'identification d'éléments dans un objet et leur classement dans des classes d'objets spécifiques. Cette technique est très différente de la technique de détection d'objets. Dans ce dernier, les objets sont simplement identifiés. Par exemple, une image d'un chat pourrait être simplement annotée comme un animal.
Cependant, dans la classification des images, l'image est classée comme un chat. Pour les images avec plusieurs animaux, chaque animal est détecté et classé en conséquence.
Avantages
- Donne aux machines plus de détails sur les objets des ensembles de données.
- Aide les modèles à différencier avec précision les animaux (par exemple) ou tout élément spécifique au modèle.
Inconvénients
Nécessite plus de temps pour que les experts en annotation de données identifient et classent soigneusement tous les éléments de l'image.
Cas d'utilisation des techniques d'annotation d'images en vision par ordinateur
| Technique d'annotation d'images | Cas d'usage |
|---|---|
| Boîtes englobantes 2D et 3D | Idéal pour annoter des images de produits et de biens pour les systèmes d'apprentissage automatique afin d'estimer les coûts, les stocks, etc. |
| Polygones | En raison de leur capacité à annoter des objets et des formes irrégulières, ils sont idéaux pour marquer les organes humains dans les enregistrements d'imagerie numérique tels que les rayons X, les tomodensitogrammes, etc. Ils peuvent être utilisés pour entraîner les systèmes à détecter les anomalies et les déformations à partir de ces rapports. |
| Segmentation Sémantique | Utilisé dans l'espace de la voiture autonome, où chaque pixel associé au mouvement du véhicule peut être marqué avec précision. La classification des images est applicable dans les voitures autonomes, où les données des capteurs peuvent être utilisées pour détecter et différencier les animaux, les piétons, les objets routiers, les voies, etc. |
| Détection de point de repère | Utilisé pour détecter et étudier les émotions humaines et pour le développement de systèmes de reconnaissance faciale. |
| Lignes et splines | Utile dans les entrepôts et les unités de fabrication, où des limites pourraient être établies pour que les robots effectuent des tâches automatisées. |
Récapitulation
Comme tu vois, vision par ordinateur est extrêmement complexe. Il y a des tonnes de subtilités dont il faut s'occuper. Bien que ceux-ci semblent intimidants, d'autres défis incluent la disponibilité en temps opportun de données de qualité, sans erreur annotation de données processus et flux de travail, l'expertise en la matière des annotateurs, et plus encore.
Cela étant dit, les sociétés d'annotation de données telles que Shai font un travail formidable pour fournir des ensembles de données de qualité aux entreprises qui en ont besoin. Dans les mois à venir, nous pourrions également voir une évolution dans cet espace, où les systèmes d'apprentissage automatique pourraient annoter avec précision les ensembles de données par eux-mêmes sans aucune erreur.
