Services d'annotation de données et leur importance : Comprendre la définition des services d'annotation de données et leur importance

La société de services d'annotation de données fournit des services d'annotation pour l'apprentissage automatique, utilisant des modèles et des humains pré-entraînés pour étiqueter des images, du texte, des vidéos ou des audios.

Domaines d'application de l'étiquetage des données

Les tâches d'étiquetage des données sont effectuées en étiquetant et en classant manuellement les objets pour permettre l'apprentissage automatique. Les types de balises les plus courants incluent les vidéos et les images.

1. Segmentation sémantique

La segmentation sémantique fait référence au processus d'étiquetage de chaque pixel d'une image en tant que catégorie. Il est largement utilisé dans la conduite autonome, la vision robotique et les applications médicales.

2. Annotation polygonale

L'annotation polygonale est une méthode de détection d'objets irréguliers en dessinant des formes et des contours sur des données d'image. Les annotateurs peuvent délimiter les objets qu'ils souhaitent classer en traçant des lignes en plaçant des points sur les bords extérieurs des objets. Cette méthode peut être utilisée pour identifier et suivre des objets de différentes formes et tailles.

3. Boîte englobante

La principale application de cette méthode est de dessiner des boîtes englobantes dans les images pour faciliter la reconnaissance des objets. Par exemple, dans les voitures autonomes, les cadres de délimitation peuvent être utilisés pour identifier des entités telles que des véhicules, des piétons et des feux de circulation, aidant ainsi le véhicule à les distinguer. En outre, la méthode du cadre de délimitation peut également être appliquée à la détection des dommages dans les entreprises de commerce électronique, de vente au détail et d'assurance afin de marquer les zones endommagées dans les images. En résumé, le type d’annotation de cadre de délimitation a de larges domaines d’application pour identifier en profondeur les objets dans les données d’image.

4. Cuboïdes 3D

Les cuboïdes sont similaires aux boîtes englobantes, mais il y a une différence. L'annotateur spécifie la longueur et la largeur de l'objet, tout comme dans la méthode du cadre de délimitation. Cependant, la méthode 3D Cuboid ajoute une dimension supplémentaire, la profondeur de l'objet.

5. Lignes et splines

Les annotateurs tracent des lignes le long des limites, comme les séparateurs de voies sur une route. Il est également utilisé pour former les robots d’entrepôt à aligner avec précision les cartons.

6. Annotation de point de repère

L'annotateur marque les points clés à des emplacements spécifiés. Il est couramment utilisé dans les applications de reconnaissance faciale et les applications de comptage. Cela aide à comprendre la trajectoire de mouvement de chaque point de l’objet cible.

Type de service d'annotation de données ?

Il existe 4 ressources communes d'annotation de données. Les entreprises ou les particuliers peuvent s'appuyer sur des solutions d'annotation de données pour répondre à leurs besoins d'étiquetage de données.

Employés à temps plein/temps partiel, cadres, entrepreneurs, plateforme de crowdsourcing.

L'importance de l'annotation des données

Les technologies telles que l'Internet des objets (IoT), la robotique et l'analyse prédictive reposent toutes sur l'apprentissage automatique (ML) et l'intelligence artificielle (IA). Les méthodes modernes d'apprentissage automatique s'appuient sur des données étiquetées, créées par des entreprises qui fournissent des annotations de données.

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