Un outil d’étiquetage ou d’annotation d’image est utilisé pour étiqueter les images pour la détection et la segmentation des objets de la boîte englobante. C’est le processus de mise en valeur des images par les humains. Ils doivent être lisibles pour les machines. À l’aide des outils d’étiquetage d’image, les objets de l’image peuvent être étiquetés dans un but spécifique. Le processus d’étiquetage des objets permet aux gens de comprendre facilement ce qui se trouve dans l’image. L’outil d’étiquetage aide les personnes à marquer les éléments d’une image. Il existe plusieurs outils d’étiquetage d’images pour la détection d’objets, et certains d’entre eux utilisent des techniques variées pour la détection de l’objet, comme une sémantique, une boîte englobante, un point clé, un cuboïde, une sémantique et bien d’autres. Dans cet article, nous parlerons de l’étiquetage des images et des meilleurs outils d’étiquetage des images.
Utilisation de l’outil d’étiquetage/annotation d’images pour la détection d’objets
Comme son nom l’indique, l’outil d’étiquetage d’images est utilisé pour détecter les objets d’une image. L’objectif principal de l’outil est de permettre aux utilisateurs de mettre en évidence ou de capturer un objet spécifique dans une image. Les images sont mises en surbrillance pour les rendre lisibles pour les machines. L’étiquetage d’image ou l’annotation d’image sont spécifiquement utilisés pour l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique. Comme l’outil permet aux utilisateurs d’utiliser les images en surbrillance comme ensembles de données d’entraînement. Les ensembles de données sont plus loin tout en se nourrissant d’un algorithme d’apprentissage en profondeur. Par conséquent, à l’aide des outils d’étiquetage d’images, nous pouvons développer un modèle d’intelligence artificielle fonctionnel.
Intelligence artificielle et apprentissage automatique pour l’étiquetage d’images
Les modèles centrés sur l’intelligence artificielle sont réalisés à l’aide de l’apprentissage automatique. Les modèles sont formés efficacement afin qu’ils soient capables de travailler par eux-mêmes. Ils ne nécessitent pas l’intervention de l’homme. Plusieurs outils d’annotation d’images sont utilisés pour alimenter un grand volume de données d’entraînement. Les données sont nécessaires pour la vision par ordinateur. En utilisant cet outil, les utilisateurs peuvent identifier les objets dans les images. En conséquence, les machines trouvent plus facile d’identifier le même ensemble d’images même si elles sont utilisées dans la vie réelle.
Construire des outils d’intelligence artificielle qui fonctionnent parfaitement dans des scénarios réels n’est pas très facile. Les experts devraient d’abord collecter des données de haute qualité et en volume du bon type de données. Parfois, un large éventail d’images annotées aide l’outil basé sur l’intelligence artificielle à identifier des modèles qui l’aident éventuellement à comprendre. Par conséquent, les outils basés sur l’IA peuvent comprendre à quoi ressemblent les humains. Sous peu, nous pouvons nous attendre à ce que l’intelligence artificielle devienne de plus en plus intelligente. Les outils seraient capables de dessiner des boîtes autour des piétons sans aucune intervention humaine.
Voici quelques-uns des meilleurs outils d’étiquetage d’image pour la détection d’objets :
- LabelMe
LabelMe est l’un des outils d’annotation d’image les plus couramment utilisés. Écrit en JavaScript, c’est un outil d’annotation exceptionnellement brillant. L’outil est utilisé spécifiquement pour l’étiquetage d’images en ligne. Il y a plusieurs avantages à utiliser cet outil, l’un d’eux est qu’il est beaucoup plus avancé. Il a les dernières fonctionnalités. Les utilisateurs pourraient accéder à l’outil de n’importe où. Vous seriez en mesure d’étiqueter les objets sans installer une énorme base de données. LabelMe aide les utilisateurs à créer des bases de données d’images, qui sont spécifiquement destinées à la recherche en vision par ordinateur. LabelMe n’est pas seulement disponible sur le bureau, mais il existe également une application qui peut également être utilisée. Il contient 2 galeries, Étiquettes et détecteurs. Ils présentent la fonctionnalité des outils. Les galeries sont utilisées à diverses fins, comme le stockage de l’image, l’étiquetage, le stockage, etc.
- Imglab
Imglab est l’un des autres outils de détection d’images. C’est un outil basé sur le Web. L’outil est utilisé pour étiqueter des images pour des objets. Ainsi, l’outil est principalement utilisé par les gens pour former dlib. En outre, il est parfois utilisé pour entraîner des détecteurs d’objets à des fins de ML. De plus, l’entreprise a fait évoluer l’outil. Par conséquent, la dernière version d’imglab est adoptée par de nombreux utilisateurs. Il est indépendant de la plate-forme. Par conséquent, vous pouvez exécuter l’outil directement depuis le navigateur. De plus, vous n’aurez besoin d’aucune condition préalable. De plus, vous n’auriez pas besoin d’espace mémoire élevé ou du processeur pour les utiliser également.
- Éditeur de segmentation sémantique
L’éditeur de segmentation sémantique prend spécifiquement en charge l’annotation des bitmaps. Aussi, l’étiquetage des nuages de points. C’est l’un des outils d’étiquetage Web les plus renommés. La plupart du temps, les gens utilisent cet outil pour créer des ensembles de données de formation en intelligence artificielle. Par conséquent, il est utilisé pour la 2D et la 3D. Un éditeur est une option fantastique pour la recherche sur la conduite autonome. En outre, il prend en charge.jpg ainsi que.images png. C’est une application assez facile à utiliser.
- BeaverDam
BeaverDam est l’un des outils d’annotation vidéo les plus populaires. L’outil est utilisé pour l’étiquetage de formation en vision par ordinateur. C’est un outil superbe qui est utilisé par les ingénieurs du monde entier. Il fonctionne comme un serveur Django Python local. En outre, il peut être facilement intégré à mturk. Bien que, vous devrez peut-être étudier l’utilisation de cet outil. Surtout, lorsqu’il s’agit de télécharger les annotations, vous devrez faire des recherches sur l’outil. L’outil rendra très facile pour les gens d’étiqueter les vidéos, cependant, c’est juste que vous devrez apprendre à l’utiliser efficacement.
Étiquetage d’images et apprentissage profond
L’apprentissage profond, l’intelligence artificielle et l’intelligence artificielle ont également un lien. L’annotation d’image pour l’apprentissage en profondeur est spécifiquement requise pour la détection d’image. En outre, cela conduit à plus de précision et de clarté. La plupart du temps, les éléments utilisés pour l’annotation d’image sont la segmentation sémantique ainsi que l’annotation cuboïde 3D. Par conséquent, nous pouvons nous attendre à beaucoup à l’avenir en ce qui concerne l’inclinaison profonde et l’étiquetage des images.
Il existe une large gamme d’outils d’étiquetage d’images pour la détection d’objets, cependant, choisir le meilleur est très important. Par conséquent, assurez-vous de faire des recherches approfondies avant de sélectionner le meilleur outil.
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