Ce guide détaillé vous guidera à travers l'interface de CVAT, en démontrant ses fonctionnalités conçues pour rendre le processus d'annotation à la fois précis et efficace en termes de temps et de rendement (i.e. nombre d'images annotées par heure).
Que vous soyez un Data Scientist chevronné ou que vous débutiez, comprendre comment utiliser efficacement CVAT peut considérablement améliorer les résultats de votre projet et ouvrir de nouvelles possibilités dans le domaine du Computer Vision. Préparez-vous à découvrir comment débloquer tout le potentiel de vos données visuelles, avec ce guide.
Qu'est-ce que CVAT ? Comment l'utiliser ?
CVAT, pour Computer Vision Annotation Tool, est une plateforme open-source conçue pour faciliter la tâche d'annotation d'images et de vidéos pour les projets d'intelligence artificielle, en particulier les projets de Computer Vision. CVAT a été développé à l'origine par Intel, pour répondre à la demande d'une méthode rapide et précise d'étiquetage des données visuelles.
CVAT a évolué de manière significative grâce à de nombreuses mises à jour inspirées des retours de sa communauté de développeurs. CVAT.ai, la société qui édite CVAT, fonctionne désormais de manière indépendante. La plateforme offre des fonctionnalités améliorées et une meilleure expérience utilisateur. Robuste et éprouvé par des équipes de toutes tailles, pour les données de tous types et de toutes tailles, CVAT est extrêmement populaire dans la communauté des Data Scientists et chercheurs en IA.
Avec CVAT, les utilisateurs peuvent annoter efficacement leurs jeux de données en dessinant des boîtes englobantes, des polygones, des lignes et des points sur des images, ou en balisant des intervalles temporels sur des vidéos. CVAT prend également en charge une large gamme de formats d'annotation, ce qui le rend flexible pour différentes tâches de Computer Vision et compatible avec divers cadres d'apprentissage automatique.
CVAT existe en deux versions : CVAT Cloud, que vous pouvez utiliser en ligne, et une option auto-hébergée, que vous pouvez installer sur votre ordinateur ou votre serveur. Étant open-source, CVAT est gratuit à utiliser, et tout le monde est invité à proposer des améliorations ou à ajouter de nouvelles fonctionnalités.
Qu'il s'agisse de recherche académique, d'applications commerciales ou de projets réalisés sur son temps libre, CVAT permet aux Data Scientists, aux développeurs et aux différentes équipes IA de tirer parti du plein potentiel de leurs données visuelles, accélérant ainsi le développement de modèles de Computer Vision.
Comment annoter des images avec CVAT ? Étape par étape
Comme nous discutons de l'annotation avec CVAT, voici une instruction étape par étape pour vous aider à comprendre le processus. Suivez les étapes et optez pour l'annotation vidéo ou l'annotation d'images selon vos préférences !
Étape 1 : Commencez par visiter le site web de CVAT
CVAT est un outil d'annotation d'images gratuit et open-source conçu pour les débutants et les professionnels travaillant dans le domaine du Co. Pour en savoir plus, accédez à la plateforme CVAT en vous rendant sur son site web officiel.
Étape 2 : Créez un compte ou connectez-vous
Si vous êtes nouveau sur CVAT, vous devrez créer un compte. Il vous suffit de suivre les instructions à l'écran. Si vous avez déjà un compte, connectez-vous simplement pour commencer à annoter.
Étape 3 : Téléchargez votre jeu de données
Une fois connecté, vous pouvez télécharger les images ou les vidéos que vous souhaitez annoter. CVAT vous permet d'importer des données dans différents formats de fichiers, ce qui facilite le travail avec vos jeux de données existants.
Étape 4 : Sélectionnez une tâche d'annotation
Choisissez le type de tâche d'annotation de vision par ordinateur que vous devez effectuer. CVAT est polyvalent, prenant en charge des tâches telles que la détection d'objets, la segmentation d'images et la classification.
Que vous travailliez à l'entraînement d'un modèle d'apprentissage profond ou que vous meniez une recherche académique, choisissez la tâche qui correspond le mieux aux besoins de votre projet.
Étape 5 : Annotez vos images
Utilisez l'interface intuitive de CVAT pour annoter vos images. Vous pouvez dessiner des boîtes englobantes, des polygones, des lignes et des points, ou baliser des intervalles temporels sur des vidéos.
CVAT est conçu pour rendre le processus à la fois précis et efficace, offrant même des fonctionnalités telles que le suivi automatique d'objets pour les tâches d'annotation d'images vidéo.
Étape 6 : Examinez et ajustez vos annotations
Après avoir annoté vos images ou vos vidéos, prenez le temps de réviser et d'affiner votre travail. La précision à cette étape est critique pour la qualité de votre modèle de Computer Vision.
Étape 7 : Exportez votre jeu de données annoté
Conseil bonus
Rappelez-vous, une annotation de qualité est la base des applications réussies d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle.
En suivant ces étapes et en utilisant les fonctionnalités de CVAT, vous êtes bien parti pour préparer des jeux de données de qualité et créer des modèles précis pour vos projets de Computer Vision.
-hand-innv.png)
Avantages et inconvénients de CVAT pour l'annotation d'images
Avantages
Interface conviviale
CVAT est conçu avec une interface simple, ce qui facilite l'annotation d'images et de vidéos pour les débutants et les professionnels.
Prise en charge de diverses tâches d'annotation
Qu'il s'agisse de détection d'objets, de segmentation d'images ou de classification, CVAT répond à une large gamme de besoins en annotation pour le Computer Vision, offrant ainsi une polyvalence pour différents projets.
Une tarification juste
CVAT propose un modèle de tarification juste et transparent, avec un coût de licence par utilisateur affiché sur son site Internet.
Open Source
En tant qu'outil open-source, CVAT permet des améliorations et des mises à jour continues de la part de sa communauté, ce qui permet de maintenir la plateforme à jour avec les dernières avancées.
Intégration avec les cadres d'apprentissage automatique
CVAT prend en charge divers formats d'annotation, ce qui facilite l'exportation des données et leur intégration avec plusieurs cadres d'apprentissage automatique, favorisant ainsi un flux de travail plus fluide pour le développement de modèles IA.
Documentation riche et support communautaire
Il existe une abondance de ressources, y compris une documentation détaillée et des didacticiels, tels que la chaîne YouTube de CVAT, pour aider les utilisateurs à démarrer et à améliorer leurs compétences en annotation.
Inconvénients
Courbe d'apprentissage pour les fonctionnalités avancées
Bien que CVAT soit convivial pour les tâches d'annotation de base, la maîtrise de certaines de ses fonctionnalités plus avancées peut nécessiter un temps de prise en main et de formation.
Limité aux projets de Computer Vision
CVAT est spécialisé pour les applications de Computer Vision, de sorte que ceux qui souhaitent annoter des données pour des tâches non liées (par exemple, des tâches d'annotation de texte pour entraîner des LLM) peuvent le trouver moins utile.
Dépendance à Internet pour les fonctionnalités basées sur le cloud
Pour les utilisateurs qui s'appuient sur la version hébergée dans le cloud de CVAT, une connexion Internet stable est essentielle pour un accès ininterrompu à la plateforme et à ses fonctionnalités.
CVAT se distingue comme l'un des outils d'annotation de données les plus populaires et les plus efficaces pour les projets de Computer Vision, offrant un équilibre entre facilité d'utilisation, flexibilité et fonctionnalités puissantes.
Que vous fassiez partie d'une équipe d'annotation de données, que vous soyez un chercheur en intelligence artificielle ou un développeur travaillant sur des modèles d'apprentissage profond, CVAT peut considérablement rationaliser le processus d'annotation. Cependant, il est important de peser ses avantages contre les limitations potentielles en fonction des exigences spécifiques de votre projet.
Principales utilisations de CVAT
Détection d'objets
La détection d'objets est une application clé de CVAT, où cette plateform excelle en permettant aux annotateurs d'identifier et d'étiqueter divers objets dans une image ou un cadre vidéo. Cette tâche est importante pour le développement de modèles de Computer Vision qui nécessitent une localisation précise des objets, comme dans les systèmes de surveillance, les véhicules autonomes et les technologies de reconnaissance faciale.
CVAT simplifie ce processus en permettant aux utilisateurs de dessiner des boîtes englobantes autour des objets d'intérêt, le rendant accessible pour des projets de toute envergure.
Classification d'images
La classification d'images est un autre cas d'utilisation principal de CVAT, où il aide à catégoriser les images dans des classes prédéfinies. Cette fonction est fondamentale dans de nombreuses applications d'IA, notamment le marquage de photos dans les médias sociaux, l'analyse d'images médicales et la catégorisation de produits de détail.
En utilisant l'interface de CVAT, les équipes d'annotation de données peuvent étiqueter efficacement les images, fournissant ainsi les données étiquetées essentielles nécessaires à l'entraînement de modèles de classification d'images précis et robustes.
Segmentation sémantique et d'instances
La segmentation sémantique et d'instances sont des tâches de Computer Vision avancées que CVAT prend en charge efficacement. Alors que la segmentation sémantique implique d'étiqueter des parties spécifiques d'une image avec une classe, la segmentation d'instances va plus loin en différenciant les instances individuelles de la même classe.
Ces tâches sont vitales dans des applications telles que la conduite autonome, où la distinction entre différents véhicules et piétons est critique, ou dans l'imagerie médicale, où une segmentation précise peut aider au diagnostic des maladies.
Par ailleurs, la capacité de CVAT à gérer les polygones et les masques en fait un outil idéal pour ces exigences d'annotation complexes, facilitant ainsi la création de données d'entraînement de haute qualité pour les modèles de Deep Learning.
En tirant parti de CVAT, les utilisateurs de différents secteurs peuvent améliorer leurs projets de Computer Vision , en bénéficiant de sa facilité d'utilisation, de sa flexibilité et de l'ensemble riche de fonctionnalités qu'il offre. Cette plateforme open-source accélère non seulement le processus d'annotation, mais assure également le développement de modèles IA précis et efficaces.
Meilleures alternatives à CVAT
Lorsqu'il s'agit d'améliorer vos tâches d'annotation de données pour vos projets IA, CVAT se démarque par ses fonctionnalités robustes et son interface. Cependant, explorer des alternatives peut fournir des ensembles de fonctionnalités différents qui pourraient être mieux adaptés ou complémentares, pour vos besoins spécifiques.
Voici quelques-unes des meilleures alternatives à CVAT pour l'annotation d'images et de vidéos.
LabelImg
LabelImg est un excellent outil open-source pour les tâches de détection d'objets, similaire à CVAT. Il est particulièrement connu pour sa simplicité et son efficacité dans le dessin de boîtes englobantes autour des objets.
Cet outil basé sur Python est largement adopté pour les projets recherchant une solution légère pour annoter rapidement de grands ensembles de données d'images. Son intégration avec TensorFlow en fait une option attrayante pour les équipes travaillant sur des projets d'apprentissage profond.
Labelbox
Labelbox est une plateforme d'annotation de données avancée qui offre une large gamme de types d'outils d'annotation de données, y compris l'annotation d'images, de vidéos et de textes.
Sa polyvalence et son infrastructure basée sur le Cloud en font une solution idéale pour les équipes à la recherche d'une solution complète couvrant diverses tâches de Computer Vision.
Labelbox se distingue par ses fonctionnalités de flux de travail personnalisé et d'annotation assistée par l'IA, qui réduisent considérablement le temps et les efforts des équipes de Data Labelers, nécessaires à la préparation des données d'entraînement pour les modèles d'intelligence artificielle.
VIA (VGG Image Annotator)
VIA est un autre outil open-source facile à utiliser pour les tâches d'annotation d'images de base.
Conçu par le Visual Geometry Group de l'Université d'Oxford, il prend en charge les annotations sous forme de rectangles, de cercles, d'ellipses, de polygones et de points, ce qui le rend idéal pour une large gamme de tâches de vision par ordinateur.
VIA fonctionne entièrement dans un navigateur (Google Chrome, Firefox, Safari, etc.), sans nécessiter d'installation de logiciel, ce qui le rend incroyablement accessible aux débutants et aux professionnels.
MakeSense.ai
MakeSense.ai propose une plateforme basée sur le web qui est gratuite à utiliser et ne nécessite aucune configuration ou installation. Il prend en charge diverses formes d'annotation, telles que les polygones, les lignes et les points clés, qui sont essentielles pour la détection d'objets, la segmentation et d'autres tâches complexes de vision par ordinateur ou d'annotation de données professionnelles.
L'une des caractéristiques de MakeSense.ai est sa simplicité et sa capacité à gérer différents formats d'annotation, ce qui en fait un outil polyvalent pour l'annotation rapide de données dans divers projets.
Chacun de ces outils a ses propres forces uniques, et le choix dépend largement des exigences spécifiques de votre projet d'annotation de données.
Que vous ayez besoin d'une interface simple pour des annotations rapides de boîtes englobantes ou d'une plateforme complète avec des capacités d'annotation assistée par l'IA, prendre en compte l'échelle, la complexité et le budget de votre projet vous guidera dans l'utilisation de l'outil approprié.
Conclusion
En conclusion, CVAT se présente comme un phare pour ceux qui s'aventurent dans le monde complexe de l'annotation d'images, offrant un mélange de simplicité, de flexibilité et de sophistication.
Qu'il s'agisse de la précision requise dans la détection d'objets, de la catégorisation exigée par la classification d'images ou des exigences de précision requises pour les tâches de segmentation, CVAT fournit une boîte à outils complète qui permet aux utilisateurs d'atteindre leurs objectifs efficacement.
Alors que nous atteignons la fin de notre article, nous sommes curieux de connaître votre point de vue. Avez-vous déjà utilisé CVAT ? Comment cette discussion a-t-elle ? Souhaitez-vous tester CVAT ou ses alternatives pour votre prochain projet ? Votre perspective est inestimable, et nous vous invitons à partager vos réflexions et vos expériences, car elles sont au cœur de l'innovation dans le domaine en constante évolution de l'intelligence artificielle.
Ressources
- Article de CVAT.ai introduisant l'outil : https://www.cvat.ai/post/introduction-to-cvat-ai-best-image-annotation-tool-explained-in-simple-terms
- GitHub de CVAT, pour demander des fonctionnalités ou reporter des bugs : https://github.com/cvat-ai/cvat/issues
- Chaîne YouTube de CVAT, comprenant de nombreux tutoriels : https://www.youtube.com/@cvat-ai
