Vous êtes-vous déjà demandé comment nous identifions différents objets et comment nous différencions un objet d’un autre ? C’est une question délicate en soi. Pensez maintenant à la manière dont nous pouvons aider un modèle d’apprentissage automatique à faire de même. Les machines ne peuvent pas voir comme nous le faisons. Elles ne peuvent comprendre que le langage des nombres. Mais comment pouvons-nous visualiser un objet à travers son numéro ? L’algorithme d’apprentissage des machines utilise des vecteurs pour aider les machines à comprendre les données qu’elles collectent, qu’elles ne peuvent pas voir comme les humains le font. Elles utilisent des annotations pour comprendre et reconnaître un objet. Comprenons le concept d’annotation et les types d’annotations :

Que sont les annotations ?

Lorsque vous construisez un modèle, vous devez faire en sorte que votre modèle pense comme un humain. Ce processus nécessite beaucoup de données, de sorte que votre modèle peut prendre des décisions en différenciant les types de données. Cependant, l’algorithme aidera votre modèle à traiter ces données.
L’annotation des données vous aide à catégoriser, mettre en évidence et étiqueter les données pour un modèle d’apprentissage machine. Cependant, vous devez entraîner votre modèle avec des données d’entraînement précises. Nous pouvons améliorer la mise en œuvre de l’IA dans chaque secteur d’activité grâce à l’annotation des données.
L’annotation peut trouver des solutions à de nombreux problèmes et nous aider à améliorer considérablement l’expérience de nos clients. En outre, vous pouvez utiliser cette technique pour les chatbots, la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale, les résultats des moteurs et bien d’autres applications. Vous pouvez utiliser cette technologie pour différents types de données, comme la vidéo, l’image, l’audio et le texte.

Types d’annotations

Il existe de nombreux types d’annotations, en fonction des tâches que vous souhaitez effectuer. Parmi les exemples, on peut citer les polygones, les points de repère, la 2D, la 3D, la boîte de délimitation, le masquage, le suivi, la polyligne, etc. Vous trouverez ci-dessous quelques types d’annotations que vous pouvez utiliser pour votre modèle d’apprentissage machine. Cette liste vous aidera à comprendre le concept. Toutefois, il existe également divers autres types d’annotations de données.

1. Polygones

L’annotation du polygone aide à représenter la forme réelle d’un objet. Pour créer une forme correcte, les annotateurs changent de direction quand ils en ont besoin. Les annotateurs peuvent créer des annotations de polygones en cliquant sur divers points et tracer des sommets. Le polygone capture plus d’angles et de lignes que les autres annotations.
Après avoir tracé l’objet, l’annotateur le marque avec une étiquette décrivant ses propriétés. Grâce à ces étiquettes, un modèle peut identifier l’objet à l’intérieur des annotations du polygone. Si la description de l’étiquette n’est pas correcte ou incomplète, votre modèle ne fournira pas de données précises. Vous pouvez utiliser l’annotation des données pour les robots d’entrepôt afin d’identifier l’adresse, le stock et les colis. Voici quelques applications de l’annotation de polygones.
– Conduite autonome
– Drones et satellites
– Agriculture

2. Marquage des sites

L’annotation des points de repère permet d’étiqueter l’objet en plaçant les points autour de l’objet dans l’image. Cela permet d’annoter les petits objets. De plus, l’annotateur utilise également plusieurs lignes pour souligner les détails. Les objets, les corps, les visages et les cartes sont des exemples d’annotation de points de repère.
Les projets de vision par ordinateur utilisent également un point de repère pour repérer les caractéristiques d’un visage grâce à une reconnaissance faciale précise. L’annotateur ajoute de nombreux points sur le visage d’une personne avec des caractéristiques uniques. Cela aide le modèle à différencier un visage d’un autre. Les fabricants de téléphones portables utilisent la même technique que la fonction de déverrouillage du visage des smartphones.

3. Boîtes de délimitation

Vous pouvez utiliser les annotations 2D et 3D des boîtes englobantes pour mettre l’objet en évidence dans le cadre d’un apprentissage profond et automatique. Avec l’annotation bounding box, l’annotateur utilisera des lignes rectangulaires d’un point à un autre. Le point de départ de l’objet rencontre le point d’arrivée, ce qui rend l’objet complètement reconnaissable.

– Boîtes englobantes en 2D

Vous pouvez utiliser une annotation de boîte englobante en 2D pour entraîner le modèle à annoter l’image dans l’apprentissage machine et l’IA. Ce type d’annotation aide à faire des prédictions dans la vie réelle et à reconnaître les objets avec précision.
Ces annotations sont utiles pour les projets qui nécessitent la création de la perception visuelle de l’objet en IA et en apprentissage machine. Vous pouvez utiliser cet annotateur pour le commerce de détail, le commerce électronique et les voitures à conduite autonome. La boîte de délimitation en 2D peut aider le modèle à créer une perception visuelle de divers objets. De nombreuses industries utilisent cette technique.

– Boîtes englobantes 3D

Les boîtes à bornes 3D sont des versions avancées des boîtes à bornes traditionnelles. Ces annotations sont des cuboïdes. Ces annotations ajoutent une profondeur supplémentaire à la dimension de l’objet. Cette technique permet au modèle de mettre en évidence l’objet dans l’espace 3D. De plus, cet annotateur peut également définir le volume de l’objet.
Chaque technique de boîte englobante utilise la même technique de point d’ancrage. Elles marquent les bords de l’objet à l’aide d’ancres. Une fois que le modèle a placé les points d’ancrage, il remplit les espaces entre chaque autre point d’ancrage avec l’aide de la ligne. Cela permet de créer une boîte en 3D autour de l’objet. Cela permet également de définir la profondeur de l’objet ainsi que son emplacement.

4. Polyline

Lorsque les points de départ et d’arrivée de la forme de l’objet sont différents, vous pouvez utiliser l’annotation linéaire au lieu des polygones. Les lignes sont composées de coordonnées différentes (x et y). Lorsqu’un objet a plusieurs points et que chaque point a des coordonnées différentes, on parle de polylignes. Par exemple, vous pouvez suivre le tracé de la route, etc.

5. Suivi

Le suivi permet d’étiqueter le mouvement de l’objet dans différents cadres. Divers outils d’annotation d’images vous aident dans l’interpolation de l’objet. L’interpolation signifie que l’annotateur va étiqueter l’objet dans un cadre et ensuite identifier sa nouvelle position dans le cadre suivant. Vous pouvez donc suivre et interpoler l’objet dans différentes images.

Conclusion

Maintenant que vous connaissez les types d’annotations de base que l’apprentissage machine et les modèles d’IA utilisent pour identifier et étiqueter différents objets. Les annotations aident à reconnaître le texte, les images, les visages et les autres objets. Vous pouvez utiliser les annotations pour améliorer la qualité de votre modèle d’apprentissage machine avec l’aide de l’algorithme pour une meilleure expérience utilisateur. Chaque modèle d’apprentissage machine ne peut collecter et utiliser les données qu’en encodant l’objet et le texte en nombres ou en vecteurs par le biais d’annotations de données. Le modèle encode et décode instantanément les ensembles de données présents dans les réseaux neuronaux.