Étiquette

Les étiquettes en vision par ordinateur sont des annotations textuelles ou numériques attribuées à des objets ou à des régions d'intérêt dans des images ou des vidéos. Les étiquettes sont souvent utilisées dans les applications d’apprentissage automatique supervisé pour former des algorithmes à reconnaître et à classer des objets dans des données visuelles. Ils peuvent être utilisés pour identifier des objets, définir leurs limites ou décrire leurs propriétés, telles que la couleur, la forme ou la texture. Les étiquettes sont généralement attribuées manuellement par des annotateurs humains ou générées automatiquement à l'aide d'algorithmes de vision par ordinateur. La qualité et la précision des étiquettes peuvent avoir un impact significatif sur les performances des systèmes de vision par ordinateur.

Comprendre la qualité des étiquettes

La qualité des étiquettes en vision par ordinateur fait référence à la précision et à la cohérence des annotations appliquées aux données visuelles. Des étiquettes de haute qualité sont essentielles pour former des modèles d’apprentissage automatique précis capables de reconnaître et de classer les objets et les fonctionnalités des images. La qualité des étiquettes peut être affectée par plusieurs facteurs, tels que l’expertise et l’expérience des annotateurs, la qualité des outils d’annotation utilisés et la complexité et l’ambiguïté des objets étiquetés. Pour garantir des étiquettes de haute qualité, des directives, des normes et des processus d’étiquetage clairs doivent être mis en place, et les étiquettes doivent être soumises à des contrôles de qualité et à des vérifications. Cela permet de garantir que l’étiquetage est cohérent, précis et fiable, ce qui est essentiel au succès des applications de vision par ordinateur. La qualité de l’étiquetage peut également être améliorée en utilisant des outils d’étiquetage automatique avec intervention humaine. 

Étiquetage automatique

L'étiquetage automatique, également connu sous le nom d'annotation automatique, est un processus de vision par ordinateur qui utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour appliquer des étiquettes à des données visuelles, telles que des images ou des vidéos. L'étiquetage automatique peut être utilisé pour réduire le temps et le coût nécessaires à l'étiquetage manuel et est particulièrement utile pour les grands ensembles de données. Il existe différentes techniques d'étiquetage automatique, notamment la détection d'objets, la segmentation sémantique et la segmentation d'instances, qui impliquent l'identification et la classification des objets dans une image et leur étiquetage en conséquence. Bien que l’étiquetage automatique puisse être efficace, il peut également être moins précis que l’étiquetage manuel, en particulier lorsque les données visuelles sont complexes ou ambiguës. Par conséquent, une combinaison d’étiquetage automatique et manuel est souvent utilisée pour garantir la plus haute qualité d’étiquettes pour la formation des modèles d’apprentissage automatique.

Références

【1】https://encord.com/glossary/label-definition/