Annotation des points clés du corps humain
Shaip a annoté 150 000 images et vidéos avec un schéma corporel complet en 36 points clés, combinant les points de repère faciaux (tête, yeux, oreilles, nez, menton) avec les articulations du squelette (épaules, coudes, poignets, hanches, genoux, chevilles) — pour alimenter l'estimation de la pose, l'analyse du mouvement, le suivi de la forme physique et l'IA de mouvement dans le domaine de la santé.
Résumé du projet
Avec le déploiement en production de l'estimation de la pose et de l'IA du mouvement humain, le client avait besoin d'un cadre d'annotation évolutif pour étiqueter 150 000 images et données vidéo avec une couverture anatomiquement précise des points clés du corps entier dans diverses conditions réelles.
Shaip a construit le pipeline d'annotation de bout en bout couvrant le placement des points clés, la gestion des poses multi-angles, la gestion des occlusions et l'assurance qualité structurée — prenant en charge la livraison de schémas corporels à 36 points et produisant des ensembles de données prêts pour le modèle à un débit quotidien constant.
État clé
Cadres annotés
150,000
Points clés / Corps
36
Débit journalier
Cadres 30
Plateforme complète
TVA
Défis
- Passage à l'échelle à partir de flux de travail d'échantillonnage contrôlés Cadres 150,000 annotation du squelette complet
- Maintenir précision anatomique dans des poses, des angles de vue et des conditions d'éclairage variés
- Manipulation occlusion partielle et des sujets qui se chevauchent sans compromettre la précision des points clés
- De coordination Points de repère faciaux + squelette corporel placement sur un schéma unique à 36 points
- Maintenir un 30 images par jour et par annotateur analyse comparative du débit pour l'ensemble de l'équipe
Solution
Stratégie d'annotation
Shaip a conçu un schéma corporel en 36 points clés couvrant l'ensemble de l'anatomie : les repères faciaux (tête, yeux, oreilles, nez, menton) associés aux articulations du squelette (épaules, bras, torse, hanches et jambes). La plateforme CVAT a été configurée avec ce schéma et déployée auprès de toute l'équipe afin d'assurer un étiquetage uniforme.
Gestion des poses et de la diversité
L'ensemble de données couvrait délibérément des sujets variés, avec différentes poses, angles de vue, conditions d'éclairage et types de vêtements. Les annotateurs ont suivi des directives spécifiques à chaque pose pour traiter les postures debout, assise, accroupie, couchée et en mouvement dynamique avec le même niveau de précision des points clés.
Règles d'occlusion et de cas limites
Des règles strictes encadraient la gestion des occlusions partielles : points clés dissimulés par les vêtements, parties du corps cachées par d’autres membres et sujets partiellement hors champ. Les points de repère cachés étaient marqués par des indicateurs de visibilité plutôt que par approximation, préservant ainsi l’intégrité des données pour les modèles d’estimation de pose ultérieurs.
Analyse comparative du débit et de la productivité
L'équipe a maintenu un objectif de 30 images annotées approuvées par annotateur et par jour sur un poste de 8.5 heures. Cet objectif a été calibré par rapport à des cibles de précision, garantissant ainsi que le débit ne compromette pas la qualité.
Flux de travail d'assurance qualité
Chaque image annotée a fait l'objet d'un contrôle qualité structuré portant sur la précision du placement des points clés, l'exactitude des indicateurs de visibilité et la conformité avec le schéma à 36 points. Les images rejetées ont été renvoyées pour correction, accompagnées de commentaires destinés aux annotateurs afin de favoriser une amélioration continue.
Description du projet
| Type de jeu de données | Volume | Points clés | Plateforme complète | Cadence de production | Forum |
|---|---|---|---|---|---|
| Squelette du corps humain + annotation des points clés | Cadres 150,000 | 36 par figure humaine | TVA | 30 images/jour/annotateur | Plusieurs mois |
Les résultats
- Établi un cadre d'annotation évolutif à 36 points clés prêt pour la formation à la production d'estimation de pose
- Normalisé placement des repères anatomiques dans les régions faciales et squelettiques
- facile débit d'annotation de 30 images par jour sans compromettre la précision
- Livré un ensemble de données diversifié et multiconditionnel couvrant les poses, l'éclairage, les angles et les types de vêtements
- Activé le client Estimation de la posture, analyse du mouvement, suivi de la condition physique et IA appliquée au mouvement dans le domaine de la santé feuille de route
Globalement, Shaip a contribué à transformer un besoin d'annotation de points clés de 150 000 images en un pipeline structuré et prêt pour la production, capable de prendre en charge l'IA de la pose humaine, le suivi de la condition physique, le diagnostic du mouvement et les applications de mouvement dans le domaine de la santé avec une précision et une échelle constantes.
Shaip a fourni notre système d'annotation des points clés avec la précision requise par nos modèles d'estimation de pose. La mise en œuvre de leur schéma à 36 points, la gestion des occlusions et leur débit quotidien constant ont directement amélioré les performances de nos modèles.
