Dans le monde en constante évolution de la vision par ordinateur, les services d'annotation jouent un rôle central en permettant aux algorithmes d'IA de donner un sens aux données visuelles.
Dans cet article, nous plongeons dans le monde diversifié des services d'annotation adaptés aux besoins spécifiques des applications de vision par ordinateur.
Classification d'Images :
Au cœur de la vision par ordinateur se trouve la classification d'images. Ce service consiste à catégoriser les images en classes distinctes, en formant des modèles pour reconnaître et différencier avec précision les objets. Qu'il s'agisse d'identifier différentes espèces animales ou de classifier divers produits, la classification d'images pose les bases de nombreuses applications basées sur l'IA.
Boîte Englobante 2D (BB) :
L'annotation BB 2D consiste à dessiner des boîtes rectangulaires autour des objets présents dans les images, en délimitant précisément leur emplacement. Il s'agit d'une tâche fondamentale en matière de détection d'objets, cruciale pour des applications telles que la surveillance et les véhicules autonomes.
Segmentation :
La segmentation explore les détails fins des données visuelles et offre différents niveaux d'annotation :
a) Segmentation Sémantique : Avec une annotation au niveau des pixels, la segmentation sémantique délimite les contours de chaque objet dans une image. Cela est essentiel pour l'imagerie médicale et la compréhension des scènes.
b) Segmentation d'Instance : Cette technique va au-delà de la segmentation sémantique en différenciant les objets individuels de la même classe au sein d'une image. Elle joue un rôle essentiel dans la robotique et le suivi d'objets.
c) Segmentation Panoptique : Une approche holistique, la segmentation panoptique combine la segmentation d'instance et sémantique pour obtenir une compréhension globale des scènes visuelles.
Enveloppe Convexe :
L'annotation de l'enveloppe convexe autour d'un objet consiste à créer un polygone qui englobe un ensemble de points caractéristiques de cet objet, aidant à définir la forme et la structure globale de l'objet dans les images.
Key Points
L'annotation des Key Points marque les points spécifiques d'intérêt dans une image, permettant aux modèles d'IA de reconnaître et d'analyser par exemple les postures humaines ou animales, les expressions faciales et les gestes des mains.
Squelette :
L'annotation de squelette consiste à créer une représentation simplifiée de la structure d'un objet, essentielle pour des tâches telles que la reconnaissance de gestes et l'analyse des mouvements.
Boîte Englobante 3D sur les Images :
S'étendant à l'espace tridimensionnel, l'annotation BB 3D englobe les objets dans les images pour faciliter la compréhension par l'IA de l'environnement réel.
Boîte Englobante 3D sur les Nuages de Points :
Similaire à l'annotation BB 3D sur les images, ce service se concentre sur l'annotation des objets au sein de nuages de points, essentiels pour la réalité augmentée et la robotique.
Segmentation des Nuages de Points :
La segmentation des nuages de points consiste à diviser ces derniers en régions distinctes, facilitant la reconnaissance d'objets et la compréhension spatiale.
Extraction de Données :
L'annotation d'extraction de données se concentre sur l'extraction d'informations spécifiques, telles que du texte ou des données numériques, à partir d'images.
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