10 types d'annotation d'images et leurs cas d'utilisation
L'annotation d'images peut être définie comme un processus consistant à définir manuellement des zones dans une image et à créer des descriptions de ces zones. L'annotation d'images est utilisée pour entraîner l'apprentissage automatique et a été utilisée au fil du temps dans le domaine de l'agriculture, de la médecine, de la publicité et des magasins de détail. Il existe plusieurs types d'annotation d'images et leurs cas d'utilisation. Vous trouverez ci-dessous dix de ces types et leurs cas d'utilisation.
L'annotation d'images peut être définie comme un processus consistant à définir manuellement des zones dans une image et à créer des descriptions de ces zones.
L'annotation d'images peut également être considérée comme un processus consistant à annotation une image pour montrer ses caractéristiques de données et ce que vous voulez que votre modèle reconnaisse.
L'annotation des images est utilisée pour entraîner les algorithmes d'apprentissage automatique pour les appareils de vision artificielle ou informatique.
Les secteurs de la santé, de l'automobile, de l'agriculture, de la vente au détail, de la publicité et de l'habillement sont des exemples d'industries qui utilisent ces services.
La classification d'images est une forme d'annotation d'images qui vise à identifier les objets similaires représentés dans les images d'un ensemble de données.
Cas d'utilisation : La classification d'images est également utile pour l'identification d'objets dans les images satellites ou la vision artificielle.
Les autres secteurs qui utilisent l'annotation d'images sont le commerce de détail, l'agriculture et les sociétés de publicité.
La détection d'objets est une forme d'annotation qui consiste à identifier la présence, la position et le nombre d'un ou plusieurs objets dans une image et à les annoter de la manière la plus précise possible.
Cas d'utilisation: Les entreprises qui utilisent ce service ou cette méthode sont les entreprises de sécurité, le secteur agricole pour la détection des animaux et des personnes.
Le secteur de la santé ou de la médecine pour la détection de caractéristiques dans les soins de santé utilise également ce type d'annotation d'images. Le secteur de la vente au détail utilise également la reconnaissance d'objets pour la détection d'objets et enfin, le secteur des transports pour la détection de véhicules grâce à l'intelligence artificielle.
Il s'agit d'un type d'annotation d'image qui nous aide à différencier les objets dans une image donnée. Elle permet aux entreprises d'organiser les données contenues dans les images en catégories.
Cas d'utilisation: Les entreprises automobiles utilisent ce type pour la fabrication de voitures à conduite autonome. Les entreprises de vêtements utilisent également ce type pour leurs cabines d'essayage virtuelles. Un autre secteur qui utilise ce type est celui de la santé/médecine pour l'imagerie médicale, les diagnostics et les scans tels que les IRM.
Il s'agit d'un type d'annotation d'image qui fait référence aux bordures qui entourent une image. Elle est utilisée comme point de référence pour la détection des objets.
Cas d'utilisation: Les entreprises automobiles utilisent ce type pour la détection des dommages aux véhicules. Les compagnies d'assurance utilisent également ce type pour leur permettre de payer les réclamations des clients dont les voitures ont été accidentées.
Les entreprises qui fabriquent des drones et des images robotisées utilisent également ce type d'annotation d'images. Enfin, les magasins de vente en ligne utilisent également ce type d'annotation dans leur secteur d'activité.
Le type d'annotation d'image par cuboïdes 3D est similaire aux boîtes de délimitation, mais ce type a pour tâche de annotation les objets dans les images 2D avec des cuboïdes.
Cas d'utilisation: Ce type est utilisé pour la formation des robots, des entreprises automobiles pour les voitures à conduite autonome et également pour identifier la profondeur des objets tels que les bâtiments par les entreprises de construction, d'ingénierie ou d'architecture.
L'annotation de points de repère est un type d'annotation d'image utilisé pour annoter des points clés à des endroits spécifiques.
Cas d'utilisation: Les entreprises qui utilisent ce type d'annotation d'images sont celles qui développent des applications de comptage, des images pour les cartes, le déverrouillage des téléphones portables et l'identification des personnes sur les applications de médias sociaux.
Il s'agit d'un type d'annotation d'image qui est utilisé pour former les robots d'entrepôt afin qu'ils soient capables de placer des boîtes ou des articles avec précision dans une rangée.
Cas d'utilisation: Ce type est utilisé par les entreprises qui fabriquent des véhicules autonomes ou des véhicules à conduite automatique.
Il s'agit d'un type d'annotation d'image qui est utilisé pour la détection d'objets. Elle permet à un dispositif computer vision de rechercher et de localiser un objet.
Cas d'utilisation: Ce type est utilisé par le domaine médical pour les scanners, les entreprises automobiles pour la détection des dommages dans les voitures.
Il est utile dans le secteur agricole pour surveiller la croissance des plantes et également dans les magasins de détail pour détecter les produits dans le panier d'un client.
La segmentation d'instance est un type d'annotation d'image qui est similaire à la segmentation sémantique. Cette méthode permet d'identifier chaque fois qu'un objet est présent. C'est une tâche informatique qui est utilisée pour détecter et localiser un objet.
Cas d'utilisation: Les entreprises automobiles utilisent ce type d'annotation d'images pour les voitures à conduite autonome.
Ce type d'annotation est utilisé pour dessiner des cercles sur un graphique afin d'annoter différentes zones de données sur un graphique.
Cas d'utilisation: Les entreprises qui utilisent ce type de produit dans leurs activités sont les secteurs de la fabrication, de l'automobile, du commerce de détail, de l'agriculture et de la médecine.
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