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Le module de balisage d’images de SurveyAnalytica offre un flux de travail complet pour organiser, étiqueter et préparer des jeux de données d’images pour le machine learning. Que vous construisiez un modèle de classification d’images, que vous constituiez un catalogue de produits ou que vous analysiez du contenu visuel issu d’enquêtes, les outils de balisage d’images vous offrent un balisage automatique via une vision par ordinateur alimentée par l’IA, des interfaces de balisage manuel, des opérations groupées et une exportation directe vers votre moteur d’analyse.
Téléversez des images via l’assistant de gestion des données. Vous pouvez téléverser des images individuelles, plusieurs images à la fois, ou une archive ZIP contenant des images organisées en dossiers. Les formats d’image pris en charge incluent PNG, JPG, JPEG, GIF, BMP et WebP.
Après le téléversement, les images doivent être indexées. Le processus d’indexation analyse vos fichiers téléversés et crée des enregistrements dans la base de données de balisage d’images avec des métadonnées complètes. Accédez à votre jeu de données d’images et le système tentera automatiquement d’indexer les images de vos dossiers de téléversement.
Pendant l’indexation, le système extrait :
Utilisez Forcer la réindexation pour supprimer tous les enregistrements d’images existants et réindexer depuis le début.
La fonctionnalité de balisage automatique utilise la vision par ordinateur alimentée par l’IA pour analyser automatiquement les images et générer des tags descriptifs.
Chaque tag comprend :
Vous pouvez ajouter, modifier ou supprimer manuellement des tags sur n’importe quelle image :
Pour les grands jeux de données, les opérations groupées sont essentielles :
Appliquez des tags à plusieurs images à la fois. Vous pouvez cibler des images par :
Révisez et approuvez des tags sur plusieurs images simultanément. Approuvez tous les tags pour les images sélectionnées ou pour l’ensemble du jeu de données.
Convertissez les tags suggérés (générés à partir de la structure des dossiers, des noms de fichiers ou de la détection de répartition) en tags confirmés. Sélectionnez les sources de suggestion à promouvoir (dossier, répartition, nom de fichier).
Restaurez les tags de plusieurs images à la fois, utile pour les opérations d’annulation après des modifications groupées.
L’interface de balisage d’images offre un filtrage puissant :
Les facettes sont calculées dynamiquement avec un comportement en cascade — sélectionner un filtre de répartition met à jour les noms de classe disponibles en conséquence.
Excluez les images problématiques de votre jeu de données sans les supprimer :
La fonctionnalité de statistiques d’images fournit des métadonnées détaillées sur votre jeu de données :
Pour la construction de modèles de classification d’images, la plateforme fournit un pipeline de classification complet :
Le système analyse la structure de vos dossiers pour détecter les classes, les répartitions et les images non classifiées. Il prend en charge à la fois l’analyse de dossiers standard et l’analyse intelligente alimentée par l’IA.
Les étiquettes peuvent être attribuées à partir de plusieurs sources :
La plateforme analyse la distribution des classes et fournit :
Équilibrez automatiquement votre jeu de données en excluant les images excédentaires des classes les plus grandes (sous-échantillonnage). Le système utilise un échantillonnage aléatoire avec une graine fixe pour garantir la reproductibilité.
Générez des répartitions train/validation/test avec des ratios configurables :
Exportez les tags approuvés et les métadonnées d’images pour l’analyse. L’exportation crée un jeu de données structuré avec l’identifiant d’image, le chemin du fichier, le nom du fichier, les tags et les champs personnalisés, permettant l’analyse de votre jeu de données d’images.
Toutes les opérations de balisage sont enregistrées dans un journal d’historique, y compris les opérations groupées, les modifications manuelles, les promotions, les approbations et les restaurations. Cela fournit une piste d’audit complète de la manière dont votre jeu de données a été constitué au fil du temps.