Préparation des données
La trousse extrait les images, organise les jeux de données, conserve des versions numérotées et aide à choisir du matériel d’entraînement représentatif.
R&D Compan-IA · Exemple terrain antérieur
Une trousse pour entraîner et vérifier des modèles de vision
Un espace pour préparer les données, annoter les images, entraîner les modèles et comparer les résultats, illustré par un exemple agricole anonymisé.
Le point de départ
Réunir la préparation des données et la vérification des modèles
Un projet de vision exige plusieurs tâches liées : extraire les images, les annoter, gérer les versions du jeu de données, entraîner les modèles et vérifier visuellement les résultats. Passer d’un outil à l’autre ralentit le travail et le rend plus difficile à répéter.
Travail réalisé
Les principales composantes du projet
Annotation assistée
Elle propose des boîtes et des contours polygonaux qu’une personne peut corriger et approuver avant l’entraînement.
Entraînement et comparaison
Les versions des modèles et leurs résultats visuels peuvent être comparés avant de relier la sortie à un processus opérationnel.
Ce que nous pouvons vérifier
Le même processus, testé dans un cas agricole
L’exemple présenté compare la détection par boîtes et la segmentation sur des images provenant d’un projet agricole québécois. Le modèle devait distinguer et localiser les parties visibles des plants au champ; le client, l’équipement et la conception opérationnelle ne sont pas dévoilés.
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