Service Annotation FR

Classification d'images et de vidéos

Image Annotation

Computer Vision

Classification

La classification d’images — qu’elle soit mono-étiquette ou multi-étiquette — attribue à chaque élément une ou plusieurs catégories prédéfinies. Le schéma de classification est élaboré en étroite collaboration avec des experts métier afin de garantir que la taxonomie des étiquettes corresponde aux cas d’usage réels, renforçant ainsi la pertinence et la maturité opérationnelle de votre modèle d’IA.

Bounding Box

Image Annotation

Computer Vision

Bounding Box

Les boîtes englobantes (bounding boxes) sont une méthode fondamentale en détection d’objets, utilisée pour délimiter les instances cibles en spécifiant leurs coordonnées X et Y dans un cadre rectangulaire. Cette approche permet une annotation rapide et efficace sur le plan computationnel, mais sa granularité relativement grossière peut inclure des pixels de fond non pertinents — ce qui peut affecter la précision du modèle, en particulier dans des environnements visuels denses ou complexes.

Polygones

Image Annotation

Computer Vision

Polygon

Les polygones sont une méthode de segmentation largement utilisée qui permet une délimitation précise des objets tout en réduisant le bruit de fond — un facteur clé pour améliorer la performance des modèles de vision par ordinateur. Bien que moins fine que la segmentation sémantique au niveau du pixel, l’annotation par polygone offre un équilibre optimal entre précision et efficacité, ce qui en fait une solution idéale pour produire des jeux de données d’entraînement de haute qualité et à grande échelle.

Points de repères & Keypoints

Image Annotation

Computer Vision

Landmark

Largement utilisées dans les systèmes de reconnaissance faciale, d’estimation de posture et de suivi oculaire, nos techniques d’annotation de points de repère suivent des directives anatomiques précises afin de garantir un positionnement exact des points. Ce niveau de précision renforce l’entraînement des modèles en fournissant des données de référence cohérentes et de haute fidélité pour la détection des caractéristiques spatiales.

Lignes et polylignes

Image Annotation

Computer Vision

Polyline

Les lignes et polylignes sont des outils efficaces pour annoter des structures linéaires telles que les marquages routiers, les voies de circulation ou les tracés de câblage. Elles offrent un compromis pratique entre rapidité d’annotation et précision, ce qui les rend idéales pour segmenter des formes rectilignes ou curvilignes — bien que leur utilisation soit limitée à ces géométries spécifiques.

Segmentation sémantique

Image Annotation

Computer Vision

Semantic Segmentation

Les modèles de vision par ordinateur haute performance reposent sur une précision au niveau du pixel — et la segmentation sémantique offre exactement cela. En attribuant une classe à chaque pixel, cette méthode permet un entraînement très détaillé, à condition de définir des consignes d’annotation claires pour gérer les zones complexes telles que le flou, les ombres ou les occlusions.

3D Cuboids

Image Annotation

Computer Vision

3D Cuboids

Les cuboids 3D permettent d’extraire des informations spatiales à partir d’images 2D en approximant le volume et l’orientation des objets. Cette technique d’annotation est particulièrement utile pour l’estimation de la profondeur et le raisonnement spatial dans des applications telles que la navigation autonome et la réalité augmentée.

Nuage de points & LiDAR

Image Annotation

Computer Vision

Point Cloud

Qu’ils soient déployés sur des véhicules autonomes, des drones ou des satellites, les capteurs LiDAR permettent une compréhension avancée des scènes en 3D. La segmentation des nuages de points nécessite des logiciels spécialisés et bénéficie fortement de techniques telles que la fusion de capteurs et le clustering, permettant une détection d’objets et une analyse spatiale plus efficaces dans des environnements complexes.

Détection automatique d'objets

Image Annotation

Computer Vision

Automated Detection

Nous intégrons des modèles de détection d’objets de pointe tels que YOLOv9 pour pré-étiqueter les données visuelles avec une grande rapidité et précision. Cette automatisation pilotée par modèle permet de générer rapidement des boîtes englobantes ou des masques, réduisant considérablement le temps d’annotation manuelle. Combinée à notre processus de validation humaine, elle garantit que chaque jeu de données respecte les normes de précision les plus élevées.