Dans le monde de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique, l’étiquetage précis des données est une composante clé (il s'agit du volet "Data" du triptyque "Data" + "Compute" + "Models" = "AI"). Parmi la multitude de plateformes d'annotation de données disponibles sur le marché, LabelMe se distingue comme un outil puissant pour la création de datasets complets.
LabelMe est une application graphique d'annotation d'images, polyvalente, comportant des fonctionnalités telles que l'annotation d'images et la personnalisation de son interface. Cet outil open-source offre une interface conviviale pour annoter des images, facilitant la création de jeux de données de haute qualité. Son utilisation du format JSON pour stocker les annotations le rend compatible avec de nombreux frameworks d’apprentissage automatique.
📖 Ce guide complet va vous aider à maîtriser LabelMe. Dans un premier temps, on va d’abord jeter un coup d’œil à ce qu’est LabelMe et pourquoi il est si utile. Ensuite, on passera à l’installation et à la configuration de l’outil sur votre système. On explorera aussi les fonctions de base de LabelMe, vous montrant comment créer des annotations efficaces. À la fin, vous aurez tous les outils pour utiliser LabelMe comme un pro dans vos projets d’IA et d’apprentissage automatique !
Présentation de LabelMe
Qu'est-ce que l'application LabelMe ?
LabelMe est un outil open-source puissant pour l’annotation d’images, créé par le laboratoire d’informatique et d’intelligence artificielle du MIT en 2008. Il s’agit d’un outil permettant de constituer des ensemble de données d’images numériques avec des annotations, librement accessible et permettant aux utilisateurs de contribuer à sa bibliothèque. Développé en Python avec une interface graphique basée sur Qt, LabelMe offre une solution simple et conviviale pour l’annotation d’images pour les cas d'usage Computer Vision".
Fonctionnalités de LabelMe, au-delà de la création d'étiquettes pour l'IA
LabelMe propose une gamme de fonctionnalités pour répondre aux besoins variés des projets d’annotation d’images :
Annotation polyvalente
LabelMe permet d’annoter des images avec des boîtes englobantes, des polygones, des rectangles, des cercles, des lignes et des points. Cependant, bien que LabelMe soit performant pour les images statiques, il ne propose pas de fonctionnalité d’annotation vidéo suffisamment performante pour être utilisée pour des cas d'usage complexe.
Classification d’images
L’outil offre la possibilité d’ajouter des drapeaux pour la classification et le nettoyage des images.
Formats d’exportation
LabelMe permet d’exporter les données annotées dans des formats couramment utilisés tels que VOC pour la segmentation sémantique/d’instance et COCO pour la segmentation d’instances.
Interface personnalisable
L’interface graphique peut être adaptée avec des étiquettes prédéfinies, un enregistrement automatique et la validation des étiquettes par des spécialistes qualité.
Compatibilité multiplateforme
LabelMe fonctionne sur Ubuntu, macOS et Windows.
Stockage des annotations
Les annotations sont enregistrées dans un format JSON, facilitant leur utilisation dans divers projets d’apprentissage automatique.
Avantages et inconvénients
LabelMe présente plusieurs avantages qui en font un choix populaire pour l’annotation d’images :
- Bibliothèque volumineuse : LabelMe dispose d’une vaste collection d’images annotées, considérée par certains comme canonique.
- Flexibilité : L’outil s’adapte à différentes techniques d’annotation, de la détection d’objets à la segmentation sémantique.
- Facilité d’utilisation : Son interface graphique simple le rend accessible aux utilisateurs de tous niveaux.
- Open-source : LabelMe est gratuit et permet aux utilisateurs de contribuer à son développement.
- Devise : La devise de LabelMe est de fournir une solution simple et efficace pour l'annotation d'images, reflétant ainsi son engagement envers la qualité et la convivialité.
Cependant, LabelMe a aussi quelques limitations :
- Absence d’annotation vidéo : Bien que performant pour les images statiques, LabelMe ne propose pas de fonctionnalité d’annotation vidéo.
- Complexité pour les utilisations avancées : Pour des utilisations plus poussées, il est nécessaire de se référer aux exemples fournis.
En résumé, LabelMe se révèle être un outil polyvalent et puissant pour l’annotation d’images, offrant une large gamme de fonctionnalités adaptées à divers projets d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique.
Installation et configuration
Prérequis système
LabelMe est un outil d’annotation d’images léger et polyvalent, compatible avec Windows, macOS et Linux. Pour l’installer, il est nécessaire d’avoir Python 3 sur votre système. L’utilisation d’Anaconda, un gestionnaire de paquets et d’environnements pour Python, est recommandée pour simplifier l’installation et la gestion des dépendances.
Étapes d'installation
L'installation de LabelMe peut se faire de plusieurs manières, selon la plateforme et les préférences de l'utilisateur.
Installation via Anaconda (recommandée) :
- Créer un nouvel environnement
conda create --name=labelme python=3
- Activer l'environnement
Pour Linux/macOS :
source activate labelme
ou pour Windows :
conda activate labelme
- Installer LabelMe
pip install labelme
- Installation spécifique à la plateforme :
Ubuntu :
sudo apt-get install labelme ou sudo pip3 install labelme
macOS :
brew install pyqt puis pip install labelme
Windows :
Utiliser Anaconda Prompt et suivre les étapes de l'installation via Anaconda
- Utilisation des exécutables autonomes :
- Télécharger l'exécutable approprié depuis la section des versions sur GitHub
- Ces exécutables sont particulièrement légers, avec la version Windows ne pesant que 62 mégaoctets.
Configuration initiale
Une fois LabelMe installé, quelques étapes de configuration peuvent être nécessaires :
- Vérifier l'installation en lançant LabelMe depuis la ligne de commande : labelme
- Personnaliser l'interface graphique :
- Définir des étiquettes prédéfinies pour accélérer l'annotation
- Configurer l'enregistrement automatique pour éviter la perte de données
- Activer la validation d'étiquette pour assurer la cohérence des annotations
- Familiarisation avec les fonctionnalités :
- Explorer les différents outils d'annotation : polygones, rectangles, cercles, lignes et points
- Tester l'annotation d'images individuelles et le traitement par lots de fichiers multiples
- Configuration des formats d'exportation :
- LabelMe permet d'exporter les annotations dans des formats populaires comme Pascal-VOC et COCO
- Configurer le format d'exportation préféré pour la segmentation sémantique ou d'instance
💡 En suivant ces étapes, les utilisateurs peuvent rapidement mettre en place LabelMe et commencer à l'utiliser efficacement pour leurs projets d'annotation d'images et de vidéos.
Comment utiliser LabelMe ?
Interface utilisateur
LabelMe offre une interface graphique conviviale pour l'annotation d'images. L'outil permet d'annoter des images pour la détection d'objets, la classification et la segmentation . L'interface principale comprend une barre latérale avec les outils d'annotation, une zone de visualisation de l'image et une liste de fichiers pour le traitement par lots .
Pour commencer, l'utilisateur peut ouvrir un répertoire contenant les images à annoter. Cela permet un traitement par lots efficace de plusieurs fichiers . La liste des fichiers en bas à droite permet de sélectionner facilement les images à annoter .
Création d'annotations d'images
LabelMe propose plusieurs outils d’annotation polyvalents :
- Polygones : Idéal pour la segmentation d’objets complexes. Les annotations peuvent être partagées avec des clients pour obtenir des retours et améliorer la qualité des données.
- Rectangles : Parfait pour les boîtes englobantes
- Cercles : Utile pour les objets circulaires
- Lignes : Pour annoter des contours linéaires
- Points : Pour marquer des points d’intérêt spécifiques
Pour créer une annotation :
- Cliquer sur “Create Polygons” dans la barre latérale
- Sélectionner “Edit” dans la barre de commandes pour choisir le type d’annotation
- Cliquer sur l’image pour définir les points de l’annotation
- Fermer la forme en cliquant sur le point de départ
Pour les boîtes englobantes, cliquer et faire glisser le curseur pour dessiner le rectangle .
Après avoir créé une annotation, l’utilisateur est invité à sélectionner une classe pour l’objet. De nouvelles classes peuvent être ajoutées au fur et à mesure, et les classes existantes peuvent être réutilisées .
Sauvegarde et exportation
LabelMe enregistre les annotations au format JSON, ce qui facilite leur utilisation dans divers projets d’apprentissage automatique. Pour sauvegarder une annotation :
- Appuyer sur Commande + S (macOS) ou Contrôle + S (Windows/Linux)
- Le fichier JSON sera enregistré dans le même dossier que l’image annotée
L’outil permet également d’exporter les annotations dans des formats populaires :
- Format Pascal-VOC pour la segmentation sémantique et d’instance
- Format COCO pour la segmentation d’instance
Ces annotations peuvent être exportées et utilisées dans des projets en Allemagne, où LabelMe est également très apprécié.
Ces formats d’exportation sont compatibles avec de nombreux frameworks d’apprentissage automatique, ce qui rend LabelMe particulièrement utile pour les projets de vision par ordinateur.
Conclusion
LabelMe s'avère être un outil essentiel pour l'annotation d'images dans le domaine de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. Sa flexibilité, sa facilité d'utilisation et sa compatibilité avec divers formats en font un choix privilégié pour les projets de vision par ordinateur. L'interface intuitive de LabelMe et ses fonctionnalités polyvalentes permettent aux utilisateurs de créer des annotations précises et de haute qualité, essentielles pour entraîner des modèles d'IA performants.
Bien que LabelMe offre une solution robuste pour l'annotation d'images statiques, il est important de noter ses limites, notamment l'absence de fonctionnalités d'annotation vidéo. Pour les projets nécessitant des annotations plus complexes ou spécialisées, il peut être judicieux d'explorer d'autres outils ou de faire appel à des services professionnels. À ce titre, les annotateurs d'Innovatiana peuvent réaliser des annotations pour tous vos cas d'usage et vous aider à constituer des datasets de qualité. En fin de compte, LabelMe reste un outil précieux qui a un impact significatif sur le développement de projets d'IA et d'apprentissage automatique, en facilitant la création de jeux de données annotés essentiels pour l'entraînement de modèles précis et fiables.
