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L'approche "human-in-the-loop" est un processus d'IA où un humain intervient pour valider ou invalider les prédictions faites par l'IA. Cela garantit la précision et la fiabilité des prédictions de l'IA. De nombreux secteurs tels que la santé, la finance et les transports utilisent l'approche "human-in-the-loop" pour assurer la sécurité de leurs opérations. Par exemple, dans le domaine de la santé, l'IA est utilisée pour la détection précoce des maladies, et l'approche "human-in-the-loop" est employée pour valider les prédictions faites par l'IA avant de finaliser le diagnostic.

La curation de données est le processus de collecte, d'organisation et de validation des données avant leur annotation. Cela implique une vérification de la cohérence, de l'exactitude et de l'exhaustivité des données pour s'assurer qu'elles sont adaptées à la tâche d'apprentissage pour laquelle nous les destinons. Cette étape est essentielle pour garantir la qualité et la fiabilité des résultats de l'étiquetage.

Les Key Points permettent d'annoter des caractéristiques spécifiques et distinctives d'un objet, essentielles pour la reconnaissance d'images et la vision par ordinateur. Ils sont indispensables dans des domaines tels que la reconnaissance faciale, le suivi d'objets et la reconnaissance des gestes.

Une boîte englobante 2D est un rectangle qui entoure un objet dans une image ou une vidéo. C'est l'une des techniques d'annotation les plus courantes. Bien qu'elle ne soit pas la plus précise, elle est largement utilisée pour compter et classifier des objets d'intérêt dans de nombreux secteurs d'activité.

L'indexation de documents est un processus qui consiste à extraire des informations spécifiques de documents numérisés. Cela permet aux entreprises d'analyser et d'utiliser ces données de diverses manières notamment afin d'améliorer l'expérience client, d'augmenter leur efficacité et de réduire certains coûts. Laissez-nous aider votre entreprise à exploiter les informations précieuses contenues dans vos documents et vos archives!

Un nuage de points est un ensemble de points 3D représentant un objet ou un environnement dans l'espace. L'annotation de nuages de points est essentiel dans divers secteurs, tels que la robotique, les voitures autonomes et la réalité virtuelle. Notre entreprise offre des services d'annotation de nuages de points de haute qualité, grâce à nos outils d'annotation pour créer des boîtes englobantes 3D ou segmenter de nuages de points, à l'aide de techniques de clustering.

Pour entrainer des modèles de vision par ordinateur et avoir une précision optimale, il est conseillé d'utiliser des images annotées à l'aide de segmentation sémantique ou panoptique, deux techniquesd'annotation qui diffèrent par leur niveau de détail. La segmentation sémantique implique d'attribuer un "label" à chaque pixel d'une image pour le classer dans l'une de plusieurs catégories prédéfinies. Par exemple, un modèle de segmentation sémantique pourrait étiqueter chaque pixel d'une image comme ""voiture"", ""arbre"", ""bâtiment"", ou ""ciel"". La segmentation panoptique va plus loin en ajoutant une catégorie ""instance"" pour les objets individuels, tels que les voitures ou les personnes, permettant aux modèles de différencier les individus là où un modèle basé sur la segmentation sémantique verrait un groupe d'individus.

Les annotations polygoniales délimitent précisément les zones d'intérêt tout en excluant les éléments de fond distrayants, pour améliorer la performance de votre modèle de vision par ordinateur. Bien que moins détaillés que la segmentation sémantique, les polygones sont plus rapides à dessiner, ce qui les rend plus économiques et idéaux pour les grands ensembles de données.