L’annotation des images est la base d’un étiquetage efficace pour former facilement des modèles d’apprentissage automatique. Découvrez les meilleurs outils d’annotation d’images pour rendre votre processus efficace.
Qu’est-ce que l’annotation d’images ?
Un modèle d’apprentissage automatique traite les images étiquetées une fois l’annotation manuelle terminée afin de reproduire les annotations sans surveillance humaine. Toute erreur d’étiquetage est également reproduite, car l’annotation d’image établit les critères que le modèle s’efforce de suivre.
L’étiquetage ou la catégorisation d’une image avec des données descriptives qui aident à identifier et à classer des objets, des personnes ou des scènes dans l’image est une annotation d’image.
L’annotation d’images est essentielle dans des disciplines telles que la vision par ordinateur, la robotique et la conduite autonome, car elle permet aux robots de comprendre et d’interpréter les données visuelles.
L’annotation d’images consiste, par exemple, à dessiner des cadres autour des éléments d’une image, à étiqueter des objets avec du texte ou à diviser une image en sections sur la base de leurs caractéristiques visuelles.
Avantages de l’annotation d’images
De nombreux secteurs, dont le commerce électronique, les soins de santé et la conduite autonome, peuvent tirer profit de l’annotation d’images. Elle permet aux machines d’identifier et de classer correctement les objets dans les images. Cela améliore leur capacité à effectuer des activités telles que la détection d’objets, la recherche d’images et le diagnostic.
Il peut en résulter une augmentation de la productivité, de l’efficacité et des économies. Les photos annotées permettent également d’entraîner et d’améliorer les modèles d’apprentissage automatique, en améliorant leur précision et leur efficacité. La capacité des machines à comprendre et à interpréter les données visuelles est rendue possible par l’annotation d’images, qui fait progresser la science de la vision par ordinateur.
Cas d’utilisation de l’annotation d’images
L’annotation d’images est très utile avec les progrès réalisés dans le secteur technologique. Lorsque tout tourne autour des données, il est également essentiel de les étiqueter correctement pour que les modèles les comprennent mieux.
Examinons maintenant quelques-uns des cas d’utilisation de l’annotation d’images.
Détection d’objets
Il s’agit de la méthode de localisation et d’identification d’éléments particuliers dans une image. Un algorithme peut reconnaître les objets d’une photo en utilisant l’annotation d’image pour les étiqueter. Cette méthode est utile dans des applications telles que les voitures autonomes, qui doivent se rendre compte de la présence de véhicules venant en sens inverse et s’en écarter.
Classification des images
Le processus consistant à classer une image dans l’une des nombreuses catégories prédéterminées est connu sous le nom de catégorisation d’images. La bonne catégorie peut être attribuée à l’image par le biais de l’annotation de l’image. Les applications telles que la modération de contenu, où les photos doivent être classées comme appropriées ou inappropriées, peuvent en bénéficier.
Analyse d’images médicales
Des étiquettes indiquant la présence de cancers, de fractures ou d’autres anomalies peuvent être ajoutées à des images médicales telles que des radiographies ou des IRM. Cela facilite l’analyse des images et améliore la précision du diagnostic des professionnels de la santé et des chercheurs.
Bien qu’elle demande beaucoup de travail, l’automatisation du contrôle et de la surveillance des stocks grâce au traitement d’images est intéressante. L’annotation des images est un élément essentiel de la sécurité agile.
Elle prend en charge des opérations telles que le suivi des piétons, la reconnaissance faciale pour la détection des vols, la vision thermique, la vision nocturne pendant les heures les plus sombres, la détection des foules, etc. Vous pouvez résoudre des projets complexes sans problème grâce à un meilleur accès aux technologies de pointe.
Découvrez quelques-uns des meilleurs outils qui peuvent être utilisés pour l’annotation d’images afin d’obtenir un étiquetage efficace.
Markup Hero
Vous pouvez partager instantanément vos photographies et vos fichiers avec Markup Her o tout en ajoutant des annotations gratuites dans n’importe quel navigateur web. Il est simple à utiliser et à apprendre.
Il s’agit d’un outil efficace d’annotation d’images qui permet aux utilisateurs d’ajouter rapidement des formes, des flèches, du texte et d’autres éléments aux photographies. Les utilisateurs peuvent travailler avec d’autres personnes en temps réel et communiquer visuellement grâce à la conception conviviale de l’outil.
Avec Markup Hero, vous pouvez annoter des photos de différentes manières, par exemple en soulignant des informations cruciales, en attirant l’attention sur des zones spécifiques, en ajoutant des étiquettes et des descriptions, et bien d’autres choses encore. Les utilisateurs du programme peuvent également recadrer, redimensionner et faire pivoter les images, ce qui facilite la prise de vue parfaite.
Les utilisateurs peuvent envoyer et recevoir des commentaires et des réactions sur les photographies annotées en toute simplicité. Dans l’ensemble, Markup Hero est un outil d’annotation d’images simple, adaptable et robuste, parfait pour tous ceux qui souhaitent interagir avec d’autres personnes en temps réel et communiquer graphiquement.
Keylabs
Avec l’aide de Keylabs, les utilisateurs peuvent annoter des photos en ajoutant des boîtes de délimitation, des points clés et une segmentation sémantique. Les développeurs d’IA peuvent annoter des images plus efficacement grâce à Keylabs. La plateforme inclut tous les styles et toutes les méthodes d’annotation d’images, ce qui offre aux développeurs une grande flexibilité.
Les utilisateurs du programme peuvent rapidement et correctement catégoriser les photographies grâce à son interface utilisateur conviviale. Keylabs offre de nombreuses possibilités pour gérer les flux de travail et mesurer les progrès, et permet aux utilisateurs de collaborer avec les membres de l’équipe.
Le logiciel offre également des options de personnalisation viables, notamment la création de modèles d’annotation et de flux de travail personnalisés. Keylabs propose des éléments de contrôle de la qualité intégrés en conjonction avec ses capacités d’annotation afin de garantir l’exactitude et la cohérence des annotations.
Il facilite également les approches d’augmentation des données afin d’améliorer la quantité et la variété des ensembles de données annotées. Sa segmentation sémantique permet de résoudre des problèmes complexes en toute simplicité.
Keylabs est un outil d’annotation d’images flexible qui peut aider à rationaliser la procédure d’annotation des données et à améliorer la précision des algorithmes d’apprentissage automatique.
V7 Labs
L’objectif de V7 Labs, un outil d’annotation d’images, est d’aider les organisations et les particuliers à produire des ensembles de données précis et de haute qualité pour les projets d’apprentissage automatique et de reconnaissance informatique. L’ensemble des fonctions d’annotation de l’outil le rend approprié à plusieurs situations.
La capacité de V7 Labs à fournir rapidement et efficacement des données de formation de haute qualité est l’une de ses principales caractéristiques. En accélérant le processus d’annotation grâce à l’annotation assistée par l’IA, l’outil réduit le temps et les efforts nécessaires pour produire des ensembles de données précis.
TensorFlow et PyTorch ne sont que quelques-uns des frameworks d’apprentissage automatique les plus populaires avec lesquels V7 Labs offre une intégration transparente. Cela permet aux utilisateurs d’exporter facilement des ensembles de données annotées dans le style dont leur cadre d’apprentissage automatique préféré a besoin.
L’outil peut accélérer considérablement le processus d’annotation et améliorer la qualité des données d’apprentissage grâce à son flux de travail collaboratif et à ses capacités d’annotation assistée par l’IA.
Labelbox
Labelbox est l’outil d’étiquetage vectoriel le plus puissant au monde, axé sur la simplicité, la rapidité et divers cas d’utilisation. Il est également incroyablement logique. Vous pouvez l’installer en quelques minutes, l’adapter à n’importe quelle taille d’équipe et l’itérer rapidement pour produire des données d’entraînement précises.
Il est possible d’adapter les annotations aux exigences du projet, y compris l’étiquetage pour la reconnaissance d’objets, la segmentation sémantique et la classification d’images.
En employant des filtres dynamiques qui opèrent sur le contenu, les données ou les enchâssements de texte, vous pouvez rapidement et efficacement ajouter des étiquettes aux résultats appropriés à l’échelle et les placer dans une file d’attente pour une révision humaine.
Grâce à la possibilité d’assigner des tâches, d’examiner des notes et de suivre les progrès réalisés, Labelbox facilite la coopération entre de nombreux utilisateurs. En outre, il offre des outils d’assurance qualité pour garantir un étiquetage correct et fiable.
C’est votre outil de référence pour trouver et trier les erreurs. Vous pouvez rapidement trouver des données sur les images en utilisant des filtres tels que l’annotation pour déterminer les images à étiqueter en priorité ou élaborer des missions d’examen pour résoudre les problèmes les plus urgents.
Échelle
Grâce à l’outil d’annotation d’image Échelle, les utilisateurs peuvent inclure des barres d’échelle ou des règles qui indiquent la taille des objets dans une image. Cet outil est particulièrement utile lors de l’examen de photographies de structures complexes, telles que des organismes microscopiques ou des formations géologiques.
Les utilisateurs du programme peuvent annoter les photos avec des étiquettes de texte, des flèches et d’autres formes pour attirer l’attention sur des détails spécifiques.
Avec l’aide de la ML, de grands volumes d’images peuvent être annotés avec précision, rapidité et qualité en utilisant le pré-étiquetage, des outils actifs tels que la segmentation en superpixels, et des contrôles de qualité basés sur la ML. Les tâches de mise à l’échelle des images peuvent être combinées.
En outre, si l’élément cible est inconnu, il est utile de configurer les tâches d’image pour construire automatiquement un travail de classification avec consensus.
L’outil d’annotation des images à l’échelle est fréquemment utilisé avec d’autres outils logiciels d’analyse d’images, tels que les logiciels de segmentation d’images ou d’identification d’objets, pour produire des représentations visuelles complexes d’ensembles de données complexes. Il s’agit d’un outil essentiel pour les chercheurs et les professionnels dans plusieurs secteurs qui dépendent d’une analyse d’image précise et approfondie.
SuperAnnotate
SuperAnnotate est une application d’annotation puissante qui permet aux utilisateurs d’annoter rapidement et précisément des photos et des vidéos. Elle est conçue pour les équipes de vision artificielle, les chercheurs en intelligence artificielle et les scientifiques des données afin d’annoter des ensembles de données pour des modèles de vision artificielle.
Les boîtes de délimitation, les pointeurs, les polygones, les lignes et la segmentation ne sont que quelques-uns des nombreux types d’annotation pris en charge par SuperAnnotate.
SuperAnnotate propose en outre des outils de contrôle de la qualité tels que la révision automatique et la révision par consensus afin de garantir des annotations de haute qualité. Grâce à l’interface conviviale de l’outil, les équipes peuvent travailler ensemble sans problème et accélérer le processus d’annotation. Il offre également une excellente fonction de gestion des requêtes et des données qui permet de suivre les données pertinentes et d’améliorer la qualité de l’ensemble des données.
En résumé, SuperAnnotate est un excellent outil d’annotation pour les scientifiques des données et les équipes d’apprentissage automatique qui souhaitent accélérer la création de leurs modèles de vision par ordinateur, améliorer la qualité de leurs annotations et rationaliser leur processus d’annotation.
Supervision
L’outil d’annotation Supervisely permet aux utilisateurs d’annoter et d’étiqueter des images et des vidéos pour les utiliser dans des tâches de vision par ordinateur. L’interface conviviale de la plateforme prend en charge différents types d’annotation, notamment la reconnaissance d’objets, la segmentation, la catégorisation et le suivi.
Avec des options telles que la segmentation polygonale automatique, la forme, la manipulation de texte et l’étiquetage direct, le moteur d’annotation robuste de Supervisely facilite l’annotation.
Les utilisateurs de Supervisely peuvent collaborer avec les autres membres de leur équipe en partageant leur travail, en faisant des commentaires et en révisant les annotations. Grâce à l’intégration de la plateforme avec des frameworks d’apprentissage profond bien connus comme TensorFlow, PyTorch et Caffe, les utilisateurs peuvent également exporter leurs annotations dans différents formats.
Supervisely est un outil d’annotation très apprécié des ingénieurs en vision artificielle, des data scientists et des universitaires en raison de ses puissantes fonctionnalités d’annotation et de son interaction aisée avec les frameworks d’apprentissage profond. Des leçons approfondies et de la documentation sont également disponibles sur le site pour aider les clients à démarrer leurs projets d’annotation rapidement et efficacement.
Scalabel
Scalabel aide les gens à améliorer la précision en utilisant des annotations automatisées. Il a été conçu dans un souci d’évolutivité, d’adaptabilité et de convivialité. Plusieurs personnes peuvent travailler simultanément sur le même projet grâce à la collaboration et au contrôle de version de Scalabel.
En outre, Scalabel offre une série de fonctions de contrôle de la qualité, notamment des outils de révision, de validation et de correction.
L’une des caractéristiques distinctives de Scalabel est sa capacité à interagir avec d’autres cadres d’apprentissage automatique, tels que TensorFlow, PyTorch et Caffe, ce qui permet aux utilisateurs de former des modèles au sein même de l’application. Avec son nuage 3D et son suivi vidéo 2D, la prédiction des annotations entre les images est désormais transparente.
Scalabel est un outil d’annotation robuste et adaptable, apprécié des chercheurs et des développeurs dans le domaine de l’apprentissage automatique, car il offre une grande variété de types d’annotations, d’interactions, de contrôle de version, de contrôle de qualité et d’interactions avec des cadres d’apprentissage automatique.
Eagle
L’outil idéal pour organiser les images et les idées est Eagle. Cet outil vise à simplifier l’annotation d’ensembles de données massifs afin que les modèles de vision par ordinateur puissent être formés plus rapidement. Le programme permet également aux utilisateurs de suivre les progrès réalisés, de vérifier le calibre des annotations, de voir et de modifier les annotations.
Eagle offre une interface utilisateur conviviale et encourage le travail d’équipe. Il offre plusieurs fonctions utiles, telles que l’organisation des tâches d’étiquetage, la définition des types d’annotations et l’importation/exportation d’ensembles de données. Eagle vous aide également à gérer correctement de nombreuses images, en vous permettant de trouver plus rapidement un ensemble d’images particulier grâce à la fonction de dossier intelligent.
De plus, grâce à sa fonction de gestion audio et vidéo, vous pouvez prévisualiser les vidéos sans les ouvrir individuellement.
Enfin, Eagle intègre des services en nuage, ce qui facilite la mise à l’échelle et la gestion d’ensembles de données volumineux à l’aide de Google Cloud. En définitive, Eagle est un outil de traitement et d’analyse d’images robuste et adaptable qui fonctionne particulièrement bien pour les applications de reconnaissance et de segmentation d’objets dans le cadre de l’apprentissage automatique.
RectLabel
Un outil d’étiquetage d’images appelé RectLabel annote les photos pour les applications d’apprentissage automatique. Les utilisateurs peuvent annoter des images à l’aide de ce logiciel convivial en dessinant les coordonnées de boîtes englobantes autour d’éléments intéressants de l’image. Les boîtes de délimitation, les polygones et les lignes ne sont que quelques-uns des différents types d’annotation que l’outil peut gérer.
Plusieurs fonctionnalités offertes par RectLabel permettent de garantir la précision et l’efficacité du processus d’annotation. Il dispose également d’un système d’étiquetage intelligent qui accélère l’étiquetage en suggérant automatiquement des étiquettes basées sur les annotations antérieures de l’utilisateur.
En outre, l’outil offre aux utilisateurs un contrôle précis sur la taille et l’emplacement de la boîte englobante, ce qui permet d’obtenir des annotations de haute qualité.
RectLabel permet aux utilisateurs d’extraire les annotations dans différents formats de fichiers, notamment JPG, PNG et BMP. RectLabel est un outil puissant et adaptable pour l’annotation d’images qui rationalise la procédure pour les travaux d’apprentissage automatique.
Conclusion
La numérisation mondiale intensifie la demande de modèles qui utilisent l’apprentissage profond et la capacité des machines à identifier et à catégoriser les éléments. Quel que soit le marché, l’annotation d’images est au cœur de vos meilleurs résultats en matière de vision par ordinateur.
Enfin, l’adoption de techniques d’annotation d’images peut profiter à de nombreuses entreprises, telles que l’apprentissage automatique, les soins de santé et le commerce électronique. Lors de l’exécution de tâches telles que la reconnaissance d’objets, la segmentation et la classification, ces techniques peuvent accroître l’efficacité et la précision.
Elles peuvent également réduire le coût du travail humain et aider les entreprises à prendre des décisions fondées sur des données. Pour obtenir les meilleurs résultats, il est essentiel de choisir le bon outil et de s’assurer que les annotations sont de haute qualité.
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