Vision par ordinateur : opportunités et défis
L'intelligence artificielle (IA), qui est utilisée dans tous les secteurs, permet d'obtenir des informations révolutionnaires et de créer de nouveaux produits. Il automatise également les tâches complexes. La vision par ordinateur est une application de l'IA qui a un grand potentiel pour transformer les industries qui produisent de grandes quantités de données visuelles.
Les cas d'utilisation de la vision par ordinateur peuvent aller de la formation de chiens au sauvetage, avec de nombreux autres cas d'utilisation. C'est un double défi de les créer. Vous pouvez choisir vos méthodes d'annotation (vidéo, cadre englobant, polygone) et les objets, cibles ou comportements que vous souhaitez que votre modèle reconnaisse.
Étiqueter correctement l'énorme quantité de données nécessaires pour entraîner la machine à les reconnaître visuellement.
Cela est particulièrement vrai si vous avez des images multiples ou des vidéos comme données visuelles.
L'annotation de données vidéo est très utile dans une variété d'applications. La vision par ordinateur annotée peut être utilisée pour entraîner les systèmes de véhicules autonomes à reconnaître les limites des rues et à détecter les lignes de voie. Il est utilisé par l'IA médicale pour identifier les maladies et fournir une assistance chirurgicale. Il peut également être utilisé pour créer des environnements de vente au détail sans caisse où les clients ne sont facturés que pour les articles qu'ils apportent avec eux. Une application intéressante est l'annotation vidéo, qui peut être utilisée pour créer un système efficace permettant aux scientifiques d'en savoir plus sur les effets de la technologie solaire sur les oiseaux.
Annotation vidéo : ce qu'elle fait
L'annotation vidéo peut être considérée comme un sous-ensemble d'annotations d'images et utilise bon nombre des mêmes outils. Le processus est cependant plus compliqué. Un processus d'annotation pour les vidéos peut prendre jusqu'à 60 images par seconde. Cela signifie que cela peut prendre beaucoup plus de temps qu'il n'en faut pour annoter les images.
Vous pouvez annoter une vidéo de deux manières :
La méthode originale d'annotation vidéo est l'image unique. Annotator divise la vidéo en plusieurs images et les annote une par une. Cela peut parfois être accompli à l'aide d'une annotation de copie d'une image à l'autre. Ceci est inefficace et prend du temps. Cela peut fonctionner dans certains cas, où les objets sont moins dynamiques dans les cadres.
La vidéo en streaming est plus populaire. L'annotateur effectue périodiquement des annotations à l'aide de fonctions spécialisées de l'outil d'annotation de données. C'est plus rapide et l'annotateur peut indiquer les objets lorsqu'ils se déplacent dans le cadre. Cela pourrait conduire à un meilleur apprentissage automatique. Cette méthode est plus rapide et plus courante à mesure que le marché des outils d'annotation de données se développe et que les fournisseurs étendent les capacités de leur plate-forme d'outillage.
Le suivi est une méthode d'annotation des mouvements d'objets. L'interpolation est une fonctionnalité de certains outils d'annotation d'image qui permet à un annotateur d'étiqueter une image, puis de passer à une autre image. Cela permet à l'annotateur de déplacer l'annotation à la position où l'objet apparaît plus tard dans le temps.
L'interpolation utilise l'apprentissage automatique pour remplir le mouvement et suivre (ou interpoler) les mouvements de l'objet dans des cadres entre eux qui n'ont pas été annotés.
Si vous cherchez à construire une vision par ordinateur modèle capable de contrôler un scalpel pendant une intervention chirurgicale, vous devrez utiliser des vidéos annotées qui montrent les mouvements des scalpels de milliers ou de centaines d'interventions chirurgicales différentes. Ces vidéos peuvent être utilisées pour apprendre à la machine à reconnaître et suivre un scalpel.
La main-d'œuvre est un choix critique pour la vision par ordinateur
L'annotation vidéo est une décision qui aura un impact sur votre personnel. On oublie souvent que la main-d'œuvre est une considération importante lors de la création de modèles de vision par ordinateur. Cependant, il doit être considéré de manière plus stratégique dès le début du projet.
Les annotateurs internes peuvent être difficiles à mettre à l'échelle en raison de la grande quantité de données nécessaires pour former des modèles de vision par ordinateur. Ils nécessitent également une gestion importante. Le crowdsourcing est un moyen populaire de trouver rapidement de grandes équipes d'annotation, mais il peut entraîner des problèmes de qualité car les travailleurs ne sont pas responsables de leur exactitude et peuvent être moins fiables.
Les équipes d'annotateurs gérées par des professionnels sont un excellent choix, en particulier lors de la création de modèles d'apprentissage automatique qui fonctionnent dans des environnements très précis. Au fil du temps, les connaissances des annotateurs sur vos règles métier et vos cas extrêmes s'améliorent, ce qui conduit à des données de meilleure qualité et à des modèles de vision par ordinateur plus efficaces.
Mieux encore, votre équipe doit fonctionner comme une extension de vous, avec une communication étroite. Cela vous permettra de faire des ajustements dans votre flux de travail pendant que vous entraînez, validez et testez vos modèles.
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