Annotate

La génération de bases d’images annotées en quelques clics !

L’apprentissage profond ou Deep Learning (DL) est une technique qui a montré son efficacité en analyse d’images dans de nombreux types d’application parmi lesquelles l’inspection de produits, le dépistage de maladie, l’indexation d’images, l’imagerie médicale, la sécurité et la surveillance.

Une solution en DL pour une application donnée est mise au point en 6 étapes :

1. Collecte et sélection de données représentatives.
2. Annotation manuelle des données (images ou vidéos) en associant à chaque image un état et/ou des zones classées.
3. Génération de la base de données d’apprentissage.
4. Sélection de l’architecture du réseau de neurones convolutif (CNN) la mieux adaptée au problème posé (classification d’images, détection et identification de zones caractéristiques, segmentation).
5. Entraînement du CNN, i.e. ajustement des poids du réseau jusqu’à la minimisation de l’écart entre les résultats retournés par le réseau en traitant les images/vidéos et les annotations associées aux images/vidéos (vérité terrain).
6. Evaluation du CNN pondéré (modèle) en comparant les résultats obtenus par application du modèle à un sous-ensemble des données annotées, non utilisé pour l’entraînement, et les annotations.

 

Cette technique ne peut être mise au point sans une base de données d’apprentissage suffisamment importante et représentative de la problématique. Comme la constitution d’une base de données annotées est un travail répétitif et consommateur en temps, ADCIS a développé un logiciel pour rendre cette tâche plus confortable et en réduire le temps de traitement : Annotate.

• Annotation d’images et de vidéo.
• Génération de données prêtes à l’emploi pour l’entraînement et l’évaluation de modèles de CNN pour une grande variété d’applications.
• Interface graphique totalement configurable pour une prise en main des données rapide et un suivi des annotations effectuées.

Annotation d’images et de vidéos

L’interface graphique est l’élément clé pour le confort et l’efficacité de l’annotation d’images/vidéos. Le paramétrage d’Annotate permet de proposer les bons outils de dessin et des raccourcis pour sélectionner les classes afin de limiter le nombre de clics souris lors du processus d’annotation.

Une fois configuré, le logiciel Annotate est l’outil idéal pour préparer la base de données d’apprentissage dans les meilleures conditions.

Pour réduire encore plus le temps d’annotation, le logiciel Annotate propose l’option de pré-annotation automatique des images par traitement par un modèle de CNN précédemment généré. L’utilisateur n’aura plus qu’à valider ou, lorsque c’est nécessaire, modifier l’annotation. Cette option est particulièrement adaptée au cas de la génération d’une base de données pour le réapprentissage dans le but d’améliorer les performances du modèle.

La base de données d’apprentissage se construit au cours de l’annotation des images/vidéos et l’utilisateur est informé de la progression de l’annotation (nombre d’images annotées, liste des images annotées/non annotées, nombre d’ « objets » annotés, etc.).

Et les étapes suivantes…

Génération du Modèle de CNN

La génération de modèle de CNN est obtenue par la sélection de l’architecture du réseau de neurones convolutif, l’entraînement du réseau et son évaluation.    Ce travail de préparation du modèle requiert des compétences dans les techniques de DL. Si vous souhaitez sous-traiter ce travail, contactez-nous pour en savoir plus sur nos prestations de service pour la génération de modèle de CNN.

Intégration et déploiement

ADCIS propose des composants logiciels et des prestations de service pour développer des applications sur mesure. Si vous souhaitez sous-traiter ce travail, contactez-nous pour en savoir plus sur nos prestations de service en développement d’applications sur mesure.

Après développement, les applications fournies par ADCIS sont déployables.

Maintenance

ADCIS propose pour tous ses produits et ses développements sur mesure un service de maintenance.

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