Annotation

L'annotation est également appelée annotation.Il s'agit d'un mécanisme d'annotation introduit par JDK5.0. Les classes, méthodes, variables, paramètres, packages, etc. du langage Java peuvent tous être modifiés par des annotations. En intelligence artificielle, le processus d’ajout d’étiquettes ou de balises aux ensembles de données pour catégoriser et classer les données est appelé annotation de données.Les algorithmes d’apprentissage automatique sont généralement formés et améliorés grâce à ce processus pour prédire l’avenir ou prendre des décisions basées sur des données.

L'annotation des données est une étape critique de l'apprentissage automatique car elle permet de vérifier que les données sont correctement représentées et peuvent être utilisées par l'algorithme. Sans annotations précises, l’algorithme risque de ne pas apprendre correctement des données et de tirer des conclusions erronées.

Il existe plusieurs types d’annotations différents qui peuvent être utilisés dans l’IA, notamment l’annotation manuelle, qui implique que des experts humains étiquettent manuellement les données, et l’annotation automatique, qui utilise des algorithmes pour classer et catégoriser les données. L'annotation manuelle est souvent utilisée lorsque les données sont complexes ou ne peuvent pas être classées avec précision à l'aide de méthodes automatisées. Bien que l’annotation manuelle puisse prendre du temps, elle est essentielle pour garantir que les données sont étiquetées avec précision.

Étiquetage automatique par vision par ordinateur

L'annotation automatique est souvent utilisée lorsque les données sont simples et peuvent être catégorisées avec précision à l'aide d'un algorithme. Ce processus sera plus rapide mais pas aussi précis que l’annotation manuelle.

D’autres techniques, telles que l’apprentissage actif (qui consiste à utiliser le retour d’information humain pour améliorer les prédictions d’un algorithme) et l’apprentissage semi-supervisé (qui combine des données étiquetées et non étiquetées pour améliorer la précision d’un algorithme), sont des méthodes qui peuvent être utilisées pour améliorer la précision des algorithmes d’apprentissage automatique en plus de l’annotation manuelle et automatique. L'annotation est un aspect important du processus d'apprentissage automatique afin de garantir que les données utilisées pour entraîner l'algorithme sont correctement étiquetées et catégorisées, ce qui est nécessaire pour améliorer la précision et l'efficacité de l'algorithme.

Méthodes d'annotation en vision par ordinateur

Voici quelques méthodes d’annotation différentes couramment utilisées en vision par ordinateur :

• Annotation de la boîte englobante :L'annotation de cadre englobant consiste à dessiner des rectangles autour des objets d'une image ou d'une vidéo, indiquant l'emplacement et la taille de l'objet. Les annotations de boîte englobante sont couramment utilisées dans les tâches de détection et de localisation d'objets.
• Annotation de polygone :L'annotation polygonale consiste à dessiner une série de lignes droites connectées pour créer une forme fermée autour d'un objet dans une image ou une vidéo. Les annotations polygonales sont utilisées pour les objets aux formes et aux contours complexes.
• Annotation de polyligne :Les annotations polylignes sont utilisées pour les objets aux formes ouvertes, tels que les routes, les rivières ou les lignes électriques.
• Annotation des points clés :L'annotation des points clés consiste à marquer des points individuels sur des objets dans une image ou une vidéo. Les annotations ponctuelles sont utilisées pour les objets dotés de caractéristiques ou de points de repère spécifiques, tels que des yeux ou des nez sur un visage.
• Masque de segmentation :L'annotation du masque de segmentation implique la création d'un masque qui couvre l'intégralité de l'objet dans une image ou une vidéo. Le masque est utilisé pour indiquer la forme et l'emplacement de l'objet, et chaque pixel se voit attribuer une étiquette de classe correspondante. Les annotations de masque de segmentation sont couramment utilisées dans les tâches de reconnaissance et de classification d'objets.
• Classification du cadre :La classification des images consiste à étiqueter des images entières dans une image ou une vidéo à l'aide de boutons radio, de listes de contrôle ou de saisie de texte libre. La classification des images est utilisée pour les tâches qui nécessitent la classification d'une image entière, comme l'identification du contexte d'une scène.
• Catégories dynamiques :La classification dynamique consiste à étiqueter des objets dans une vidéo en temps réel à l'aide de boutons radio, de listes de contrôle ou de saisie de texte libre. La classification dynamique est utilisée pour les tâches qui nécessitent le suivi d'objets dans une vidéo et la mise à jour de leurs annotations en temps réel.