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Annotation d'image dans la vision par ordinateur et ses idées fausses courantes
La vision par ordinateur enseigne aux machines comment comprendre et interpréter le monde visuel qui les entoure. C'est l'une des applications de l'intelligence artificielle à la croissance la plus rapide et elle est utilisée dans de nombreux secteurs pour résoudre des problèmes.
La vision par ordinateur est un outil d'aide au diagnostic médical. Il est utilisé pour suivre les mouvements des véhicules autonomes dans les transports. Il vérifie les documents et les cartes d'identité dans le domaine bancaire et financier. Ce ne sont là que quelques-unes des nombreuses façons dont la vision par ordinateur change le monde.
L'annotation d'images est essentielle pour atteindre ces incroyables capacités. L'annotation d'images est une forme d'étiquetage des données. Cela implique d'étiqueter des parties spécifiques d'une image afin que le modèle d'IA puisse les comprendre. C'est ainsi que les voitures sans conducteur peuvent lire et interpréter les feux de signalisation et les feux de circulation et éviter les piétons.
Un ensemble de données visuelles adéquat et suffisamment de personnes sont nécessaires pour annoter les images. Cela vous permettra de préparer les images pour votre modèle d'IA. L'annotation d'images peut être effectuée à l'aide de diverses techniques, notamment le dessin de cadres autour d'objets ou l'utilisation de lignes et de polygones pour délimiter des objets cibles.
L'IA est un sujet qui a beaucoup d'idées fausses. Labelify fournit des équipes gérées par des professionnels qui annotent les images avec une grande précision pour les applications d'apprentissage automatique. Cela a été fait au cours de la dernière décennie. Ce sont quelques-uns des mythes que nous avons dissipés dans nos efforts pour étiqueter les données qui alimentent les systèmes d'IA.
Mythe 1 - L'IA peut annoter des images aussi bien que les humains.
L'automatisation améliore rapidement la qualité des outils d'étiquetage d'images automatisés. La pré-annotation des ensembles de données visuelles peut aider à économiser du temps et de l'argent. L'automatisation impliquant des humains est un excellent moyen de gagner du temps. Ces avantages viennent avec un prix substantiel. Un apprentissage mal supervisé peut entraîner des erreurs qui rendent le modèle moins précis au fil du temps. C'est ce qu'on appelle la dérive de l'IA.
L'étiquetage automatique est plus rapide mais manque de précision. La vision par ordinateur peut interpréter les images comme le font les humains. Par conséquent, l'annotation d'images nécessite une expertise humaine.
Mythe 2 - Peu importe la distance d'une annotation d'un pixel.
Bien qu'il soit facile de voir un seul pixel sur un écran comme un point, lorsqu'il s'agit de données de vision par ordinateur, même des erreurs mineures dans l'annotation d'image peuvent avoir de graves conséquences. Un exemple : La qualité des annotations sur un scanner médical peut faire une différence dans le diagnostic de la maladie. Une seule erreur lors de la formation peut faire toute la différence dans la vie ou la mort d'un véhicule autonome.
Bien que tous les modèles de vision par ordinateur ne puissent pas prédire la vie et la mort, la précision de la phase d'étiquetage est un facteur majeur. Deux problèmes peuvent être causés par des informations annotées de mauvaise qualité : le premier, lorsque le modèle est formé et le second, lorsqu'il utilise l'annotation pour faire des prédictions futures. Vous devez former des modélisateurs de vision par ordinateur performants à l'aide de données annotées de haute qualité.
Mythe 3 - Il est facile de gérer les annotations d'images en interne
L'annotation d'images peut être considérée comme une tâche simple et répétitive. Il ne nécessite aucune spécialisation en intelligence artificielle. Cependant, cela ne signifie pas que vous devez faire tout le travail vous-même. L'annotation d'images nécessite l'accès aux outils et à la formation appropriés. Cela nécessite également une connaissance de vos règles métier, de la manière de traiter les cas extrêmes et du contrôle qualité. Vos data scientists devront également étiqueter les images. Cela peut être très coûteux. En raison de la nature répétitive du travail et de la nature fastidieuse de la mise à l'échelle des équipes internes, il peut être difficile d'évoluer. Cela peut entraîner un roulement du personnel. Vous devrez également gérer l'intégration, la formation et la gestion de l'équipe d'annotation.
L'une des décisions les plus cruciales que vous prendrez est de choisir les bonnes personnes qui annoteront vos données afin de prendre en charge la vision par ordinateur. Une équipe externe gérée est idéale pour annoter de gros volumes de données sur de longues périodes. Il est possible de communiquer directement avec cette équipe et d'apporter des ajustements à votre processus d'annotation au fur et à mesure que vous entraînez et testez votre modèle.
Mythe #4 : L'annotation d'images peut être effectuée à grande échelle à l'aide de crowdsourcing.
Le crowdsourcing vous permet d'accéder simultanément à un grand groupe de travailleurs. Le crowdsourcing a ses limites, ce qui le rend difficile à utiliser pour l'annotation à grande échelle. Le crowdsourcing repose sur des travailleurs anonymes. L'identité des travailleurs change avec le temps, ce qui les rend moins responsables de la qualité. Le crowdsourcing ne vous permet pas de tirer parti du fait que les travailleurs se familiarisent avec votre domaine, votre cas d'utilisation, vos règles d'annotation et d'autres détails au fil du temps.
Les travailleurs externalisés ont un autre inconvénient. Cette approche utilise souvent le modèle de consensus pour des annotations de qualité. Cela signifie que plusieurs personnes sont affectées à la même tâche et que la bonne réponse provient de la majorité des travailleurs. C'est un moyen rentable d'effectuer plusieurs fois la même tâche.
Le crowdsourcing peut être une bonne option si vous travaillez sur un seul projet ou si vous testez une preuve de concept pour votre modèle. Pour les projets d'annotation à plus long terme qui sont plus précis, les équipes externalisées gérées peuvent être un meilleur choix.
L'essentiel sur l'annotation d'images
Des images mal annotées peuvent causer des problèmes lorsqu'elles sont utilisées pour former un modèle de vision par ordinateur. Des annotations de mauvaise qualité peuvent avoir un impact négatif sur le processus de validation et de formation de votre modèle. Votre modèle ne pourra pas non plus prendre de décisions futures en fonction des annotations qu'il a reçues. Vous pouvez obtenir une meilleure qualité d'annotation et, en fin de compte, de meilleures performances pour votre modèle de vision par ordinateur en travaillant avec le bon partenaire de main-d'œuvre.
En savoir plus sur l'annotation d'images dans notre guide Annotation d'image pour la vision par ordinateur.
