Annotation d’images à code source fermé vs à code source ouvert

Annotation d'images code fermé vs code ouvert

 

Est-ce que les ordinateurs peuvent être entraînés à reconnaître la mignonnerie des chats ? Que voudriez-vous faire alors ? Avez-vous du mal à vous concentrer sur les photos de chats ? Êtes-vous l’un de ces enthousiastes de la technologie qui souhaite un changement pour votre confort ? Vous souvenez-vous quand vous avez essayé de convaincre votre ordinateur que le panneau d’arrêt n’était pas un panneau de cédez le passage quand vous vouliez lui faire croire que c’était le cas ? Ce n’est plus une préoccupation pour les passionnés de technologie. Pour vous divertir et vous amuser pendant le processus d’annotation et d’étiquetage, il existe une pléthore d’outils open-source parmi lesquels vous pouvez choisir. L’utilisation d’outils d’annotation d’images a émergé comme un super-héros dans le monde du chaos pixelisé. Grâce aux outils d’annotation, les images peuvent être identifiées de manière rapide et efficace. Par conséquent, les machines deviendront capables de comprendre le monde de la même manière que les humains, et les programmes informatiques seront en mesure de prendre de meilleures décisions.

Le monde numérique en constante évolution dans lequel nous vivons a ouvert la voie à la nécessité d’outils d’annotation d’images précis, impartiaux et rapides. De la conduite autonome, à la médecine, à la réalité augmentée, à l’agriculture et à la robotique, en passant par le commerce électronique – la dépendance à l’intelligence artificielle est en hausse. Ainsi, le besoin de sources d’annotation d’images fiables et efficaces augmente également à pas de géant. Dans cet article, nous allons faire une comparaison entre l’annotation d’images open-source et closed-source et citer des exemples réels pour parvenir à une conclusion positive.

 

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Annotation d’images précise

 

En tant que données d’entraînement pour les modèles d’IA, l’annotation d’images est chronophage, fastidieuse et vaut bien l’effort car c’est la clé du succès des algorithmes. Chaque image doit être annotée afin que les machines puissent la lire correctement (sans erreurs ni biais). Afin de développer des modèles d’IA sans erreur et de haute qualité, le processus d’annotation d’images doit être précis et précis. Par conséquent, la sortie que nous recevons est impartiale, précise et précise pour le moins que l’on puisse dire.

 

Avantages : La puissance des outils d’annotation d’images open-source

 

Sans aucun doute, l’annotation d’images via des sources ouvertes gagne en popularité en raison de leur abordabilité, de leur facilité d’accès et de leurs possibilités de personnalisation. Comme la plupart des sources ouvertes sont constamment en phase d’amélioration, elles attirent les utilisateurs pour obtenir les extensions gratuites.

 

Inconvénients : Les défis de l’annotation d’images open-source

 

Bien que l’idée d’outils gratuits ou moins chers puisse être séduisante au départ, l’open-source pourrait n’être qu’un outil pilote temporaire pour ceux qui se soucient de la scalabilité, de l’innovation et du développement continu. De plus, tous les outils open-source ne sont pas suffisamment capables de produire des sorties de haute qualité. Plus l’annotation et l’étiquetage de chaque image ou vidéo sont précis, mieux vous serez si vous essayez réellement de transformer les pratiques traditionnelles grâce à l’IA.

 

Annotation précise des images : Outils et techniques

 

Que ce soit via des outils open-source ou closed-source, l’annotation d’images est indispensable pour améliorer la capacité des algorithmes d’apprentissage automatique à identifier et interpréter précisément les données sous forme visuelle. Lorsque les images sont annotées correctement, les modèles d’IA sont en mesure de fonctionner correctement et de reconnaître les objets, les régions et les caractéristiques présentées par les images.

 

 

Quelques exemples d’outils d’annotation open-source

 

LabelImg est un outil utilisé pour annoter des images, permettant aux utilisateurs de dessiner des boîtes englobantes autour des objets et d’ajouter des étiquettes. Il est implémenté en Python en utilisant la bibliothèque Qt. Voici un référentiel – https://github.com/tzutalin/labelImg 

   

Une fois que vous avez installé LabelImg et que vous avez un ensemble d’images prêtes à être annotées, vous pouvez utiliser le script Python mentionné ci-dessous pour ouvrir Labellmg pour chaque image individuelle. Les images annotées seront enregistrées sous forme de fichiers XML.

## https://github.com/tzutalin/labelImg

import os
import subprocess

image_dir = "/chemin/vers/votre/répertoire/d'images"

# Liste tous les fichiers d'images dans le répertoire
image_files = [f for f in os.listdir(image_dir) if f.endswith(".jpg") or f.endswith(".png")]

# Chemin vers l'exécutable LabelImg
labelimg_executable = "/chemin/vers/labelImg.py"

# Parcourir les fichiers d'images et ouvrir LabelImg pour l'annotation
for image_file in image_files:
    image_path = os.path.join(image_dir, image_file)
    subprocess.call([labelimg_executable, image_path])

 

COCO Annotator est un outil basé sur le web conçu spécifiquement pour annoter des images dans le format COCO. Il est réputé pour prendre en charge différents types d’annotations, à savoir les boîtes englobantes, les polygones et les points clés. Cet outil d’annotation a été construit en utilisant JavaScript et Django.

   

VGG Image Annotator (VIA) est un outil d’annotation d’images développé par le Visual Geometry Group de l’Université d’Oxford. Il permet aux utilisateurs d’annoter différents types d’objets, y compris les points, les lignes et les régions. L’interface fournie par VIA est conviviale et intuitive pour étiqueter les images.

 

 

Quelques exemples d’outils d’annotation à code source fermé

 

Labelbox est une plateforme qui permet aux utilisateurs d’annoter des images pour des tâches telles que la détection d’objets, la segmentation d’images et la classification. Cet outil offre de nombreuses fonctionnalités de collaboration qui s’intègrent efficacement aux frameworks d’apprentissage automatique.

   

Supervisely – Cet outil prend en charge l’annotation d’images et offre également des fonctionnalités telles que la versionnage des données et le déploiement de modèles.

 

 

Applications et cas d’utilisation des outils d’annotation d’images

 

  Les outils d’annotation d’images sont utilisés pour annoter des images dans divers secteurs. En utilisant des outils d’annotation d’images, tels que les piétons, les véhicules et les panneaux de signalisation, une voiture autonome peut se déplacer en toute sécurité et prendre des décisions éclairées. De plus, les voitures autonomes sont capables de rouler en toute sécurité et de prendre des décisions éclairées. Par conséquent, en imagerie médicale, les annotations d’images aident les professionnels de la santé à poser des diagnostics sans faille. Les patients reçoivent un traitement efficace basé sur ces informations. En plus de catégoriser les produits et d’améliorer la fonctionnalité de recherche, l’annotation d’images est utilisée par les plateformes de commerce électronique pour améliorer l’expérience d’achat globale des clients, en améliorant leur expérience. L’utilisation d’outils d’annotation d’images dans les exemples mentionnés ci-dessous montre leur polyvalence et leur importance dans différents domaines.

 

Annotation d’images dans la vie réelle

 

Comprendre les applications pratiques des outils d’annotation d’images en examinant quelques exemples de situations réelles :

 

1. Véhicules autonomes

 

Pour que les véhicules autonomes soient capables de percevoir et de naviguer dans l’environnement de manière irréprochable, il est impératif d’utiliser uniquement des outils d’annotation d’images fiables. Ces outils susmentionnés permettent aux véhicules autonomes de prendre des décisions éclairées en détectant les piétons, les véhicules et les panneaux de signalisation. Ainsi, assurant la sécurité des passagers à chaque trajet.

 

2. Imagerie médicale

 

En parlant de l’industrie médicale, les radiologues bénéficient des avantages des solutions d’intelligence artificielle. Les praticiens cliniques recueillent des données médicales utiles à l’aide de l’IA qui les aide à lire et à analyser les rapports de radiographies, de scanners CT et/ou d’images par résonance magnétique avec une précision accrue. Avec de meilleures données et une meilleure visibilité des affections des patients, les médecins sont en mesure de traiter les patients avec plus de soins et de diligence.

 

3. Le rôle de la recherche visuelle dans le commerce électronique

 

L’annotation d’images est largement utilisée dans l’industrie du commerce électronique. Les produits sont catégorisés selon de nombreux paramètres tels que la fonctionnalité, la couleur, le style et la recherche visuelle pour rendre le parcours du client facile, agréable et pratique.

 

4. Réalité augmentée (RA)

 

Les annotations d’images sont utilisées dans les applications de RA pour placer correctement des objets virtuels et des informations en fonction de l’environnement réel. De la profondeur à l’échelle en passant par l’orientation des objets – tout est annoté pour une expérience de RA réaliste et immersive pour les utilisateurs.

 

5. Robotique et automatisation

 

Les professionnels de la robotique peuvent manipuler des objets à l’aide d’outils d’annotation d’images. Lorsque les robots sont étiquetés avec des attributs pertinents, ils acquièrent le pouvoir de percevoir et d’interagir avec l’environnement de manière efficace.

 

Réflexions finales

 

Il est vrai que la popularité des outils d’annotation d’images open-source est en hausse, cependant, ils présentent de nombreux inconvénients. Il devient difficile de mettre à l’échelle des projets importants et de garantir des images annotées de haute qualité en utilisant des outils d’annotation d’images open-source. Par conséquent, opter pour des outils closed-source serait une décision prudente.

Si vous êtes un passionné de technologie, vous souhaiterez peut-être en savoir plus sur l’impact de Prompt Engineering dans l’IA. Mirza Arique Alam est un écrivain passionné d’IA et de ML, et un auteur publié. Il crée du contenu captivant et informatif à l’intersection de l’intelligence artificielle et de la technologie pour inspirer et éduquer le monde sur le potentiel illimité de l’intelligence artificielle. Il travaille actuellement avec Cogito et Anolytics.

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