Qu'est-ce que la légende d'image ? Un guide détaillé pour débutants

L'IA générative façonne le jeu de l'imagerie numérique et radio.

Que ce soit dans le domaine de la santé, du commerce de détail, de l'informatique ou de l'aérospatiale, la légende d'image est le fondement pour analyser, diagnostiquer et résoudre des problèmes du monde réel. Une légende d'image inexacte signale une lacune dans les flux de travail des opérations de données et empêche la cartographie des solutions d'aller au-delà de l'innovation.

En évaluant et en surveillant ces lacunes avec un logiciel de reconnaissance d'image, non seulement les entreprises analysent et détectent efficacement les composants d'image, mais elles annotent également chaque vecteur et pixel qui soutient des données utiles et exploitables.

La légende d'image est adoptée dans des domaines tels que l'imagerie satellite, la visualisation numérique, le marketing en réalité augmentée et plus encore. Découvrez comment les machines peuvent étiqueter n'importe quoi avec la légende d'image et le mécanisme de fond de celle-ci.

Au fil du temps, la machine peut être entraînée à reconnaître des éléments spécifiques d'une image et à appliquer cette connaissance lors de l'analyse d'autres visuels à l'avenir et utilisera ces légendes pour décrire l'image.

Le processus de légende d'image est une partie importante de la reconnaissance d'image, où la machine est capable d'identifier de quoi parle exactement l'image. En utilisant le traitement du langage naturel, des légendes sont générées qui décrivent en mots les différents éléments qui composent l'image complète.

L'objectif est d'imiter le cerveau humain dans le cadre d'un processus appelé vision par ordinateur. Des réseaux neuronaux artificiels sont créés pour simuler les réseaux neuronaux du cerveau pour identifier et évaluer les images visuelles.

Types de légende d'image

Il existe plusieurs méthodologies différentes utilisées dans la capture d'image, selon le type d'IA et l'échelle nécessaire pour la partie légende d'un projet de reconnaissance d'image. Les modèles de légende d'image les plus courants sont :

• Légende libre : Cette forme de légende permet une expression créative et libre dans les descriptions de légende. Les phrases utilisées pour décrire l'image peuvent être non conventionnelles, nécessitant un niveau plus élevé d'intervention humaine dans les premières étapes de l'entraînement de la machine. Mais, une fois l'entraînement terminé, la légende libre peut générer des résultats plus descriptifs et nuancés.
• Légende basée sur un modèle : Si vous recherchez toujours des légendes descriptives mais souhaitez un plus grand contrôle sur le résultat, la légende basée sur un modèle peut être utile. Elle repose sur une séquence prédéfinie d'options de légende, où la machine utilise ces descriptions pré-écrites et les assigne à l'image en conséquence.
• Modèles déterministes : Pour assurer la cohérence avec la légende, les modèles déterministes analysent chaque instance d'un élément d'image dans chaque image individuelle pour générer la même légende pour cet élément à chaque fois. Cette cohérence est essentielle dans les étapes d'entraînement pour créer des données précises et fiables.
• Modèles stochastiques : Des légendes variées dans la même image peuvent sembler inutiles au début, mais peuvent être bénéfiques pour générer des descriptions plus spécifiques et nuancées. Le modèle stochastique évolue continuellement et fonctionne sur la base de probabilités lorsqu'il est confronté aux mêmes types d'éléments dans un visuel.

Comment fonctionne la légende d'image ?

Dans le cadre de l'IA générative, la légende d'image évolue constamment et devient de plus en plus sophistiquée. Dans le domaine plus large de la vision par ordinateur, l'objectif de ces outils est de créer un pont entre les informations textuelles et visuelles traitées par une machine.

Il y a cinq étapes distinctes qui doivent être complétées lors de tout projet de légende d'image.

1. Collecte et prétraitement des données

Avant que la machine puisse commencer à travailler sur de nouvelles informations, des données prétraitées doivent être utilisées pour entraîner l'algorithme. Les images actuelles et leurs légendes descriptives sont introduites dans la machine à des fins d'entraînement.

Au fur et à mesure que de nouvelles images sont ajoutées, la machine rassemble un vocabulaire plus large de mots descriptifs pour les futurs projets de légende. Les nouvelles images seront prétraitées avant d'entrer dans le système pour rendre l'algorithme aussi précis que possible. Le prétraitement de ces données peut inclure le redimensionnement, l'éclaircissement ou l'ajustement des contrastes, ou le redimensionnement de l'image pour la rendre plus facile à visualiser.

2. Encodage d'image

En utilisant un réseau neuronal convolutif (CNN), les images sont introduites dans le système pour que le CNN en extraie les caractéristiques avant d'être transmises à l'étape suivante pour la légende. L'encodeur est vital dans ce processus car il prend en compte les caractéristiques les plus significatives de l'image qui doivent être décrites.

3. Décodage du langage

Un type de réseau différent, un réseau neuronal récurrent (RNN), est généralement utilisé à cette étape. Des variantes comme la mémoire à long court terme (LSTM) ou les unités récurrentes à portes (GRU) sont ensuite déployées pour comprendre les vecteurs spécifiques extraits lors du processus d'encodage. Ils prendront ensuite ces informations encodées et les associeront à des mots pertinents dans la banque de vocabulaire de la machine.

Bien que l'entrée puisse être inintelligible pour les humains, la sortie après le décodage est une légende textuelle qui décrit les différentes caractéristiques de l'image. Au fur et à mesure que la machine est entraînée sur plus de données au fil du temps, le décodeur peut commencer à prédire le mot suivant dans une séquence de légende en fonction des itérations précédentes.

4. Entraînement

Lors de l'étape d'entraînement, des paires d'images et leurs légendes sont ajoutées à l'ensemble de données pour permettre à la machine de comprendre le contenu des images. Les légendes générées et les légendes d'entrée sont séparées pendant l'entraînement et comparées, permettant à la machine d'apprendre de ses erreurs et d'améliorer la précision lors du prochain cycle d'entraînement.

5. Inférence

Une fois l'entraînement terminé, le modèle de légende d'image peut générer des légendes sur de nouvelles images. Ces images passent par les mêmes étapes que lors de l'entraînement : d'abord, l'encodeur d'image sera utilisé pour recueillir des données sur les caractéristiques de l'image, puis le décodeur de langage générera une légende descriptive en utilisant les mots de sa base de données.

Des mécanismes d'attention sont employés tout au long de chaque étape pour aider le modèle à concentrer son attention sur les parties les plus pertinentes de l'image qui doivent être décrites avant de les transmettre au décodeur de langage pour une légende descriptive.

Utilisations de la légende d'image dans les affaires

La légende d'image par IA peut être bénéfique de nombreuses façons dans un cadre commercial. Du soutien médical au marketing et au commerce de détail, cette technologie peut considérablement améliorer le temps nécessaire à l'accomplissement des tâches nécessaires.

Santé

Dans le domaine médical, la légende d'image peut être un outil puissant pour diagnostiquer et traiter une gamme de conditions de santé. Par exemple, la légende d'image de scans comme les IRM ou les tomodensitogrammes peut accélérer les temps de traitement de ces procédures, ce qui aide à la fois les professionnels de la santé et les patients à prendre des décisions éclairées rapidement.

Commerce de détail

Les magasins de commerce électronique utilisent la légende d'image par IA pour améliorer l'expérience d'achat des clients. Les images peuvent être téléchargées dans des catalogues en ligne pour aider les utilisateurs à trouver des articles similaires en fonction du matériau, de la couleur, du motif et même de l'ajustement déterminé par le logiciel de légende d'image.

Marketing

Légender des images est une tâche essentielle pour de nombreux spécialistes du marketing numérique. Cela crée un site accessible avec des légendes d'image descriptives et améliore leur optimisation pour les moteurs de recherche (SEO).

Avec des outils de légende d'image, les spécialistes du marketing peuvent générer automatiquement des légendes pour les images statiques et les vidéos qui peuvent être utilisées dans les supports marketing en ligne tels que les sites Web et les réseaux sociaux. Cela permet aux spécialistes du marketing de gagner du temps pour investir dans la planification stratégique qui peut faire croître le chiffre d'affaires de l'entreprise.

Agriculture

Comprendre les problèmes des cultures le plus tôt possible est l'une des pratiques les plus importantes que les agriculteurs peuvent utiliser pour prévenir les problèmes de rendement ou la perte totale de récolte.

Les modèles de légende d'image peuvent être utilisés pour évaluer le type de maladie ou de problème de croissance affectant une culture, les symptômes que la culture présente actuellement et le degré de dommage déjà subi. Lorsqu'ils sont connectés à d'autres systèmes agricoles, les agriculteurs peuvent être alertés de ces problèmes en temps opportun afin qu'ils puissent intervenir et agir.

Applications de la légende d'image

La légende d'image est réutilisée pour imiter la vision humaine et éliminer la dépendance manuelle. Regardons quelques applications industrielles de la légende d'image.

• Accessibilité : La légende d'image améliore l'accessibilité des images pour les malvoyants afin de mieux comprendre et augmenter la concentration. Cette technologie est utilisée dans des applications d'auto-assistance comme les lecteurs d'écran, les retours d'écran, les aspirateurs robots, etc. La fonction spéciale de texte en parole convertit le contenu en audio clair.
• Modération de contenu : La légende d'image est largement utilisée dans les algorithmes de recherche sur le Web pour signaler les images ou contenus inappropriés téléchargés sur les plateformes de distribution de contenu. Elle annote et catégorise l'étiquette et modère le contenu pour se conformer aux directives de navigation.
• Véhicules autonomes : L'application la plus importante de la légende d'image est la production de véhicules d'auto-assistance. Des exemples comme Tesla Autopilot et Robotaxi ont un solide arrière-plan en ML qui aide à détecter les objets externes.
• Imagerie médicale : La légende d'image aide à interpréter l'imagerie médicale lors de tests pathologiques comme les rayons X, l'imagerie par résonance magnétique (IRM) ou l'électrocardiogramme (ECG). Elle dérive le comportement observé dans l'anatomie humaine et améliore la radiologie.
• E-learning : La légende d'image est une technique supervisée également utilisée pour concevoir des programmes numériques pour les établissements d'enseignement. Cela est particulièrement utile pour les étudiants handicapés ou ceux utilisant des dispositifs d'assistance.
• Ingénierie assistée par ordinateur : La légende d'image est également incluse lorsque les ingénieurs conçoivent des brouillons numériques avec un logiciel de CAO pour inspecter, ajuster et mécaniser chaque composant pour un nouvel appareil.

Avantages de la légende d'image

Il y a de nombreux avantages que la légende d'image apporte, principalement en économisant du temps et en aidant les utilisateurs à éviter autant que possible les erreurs humaines. Les avantages supplémentaires incluent :

• Améliorer l'expérience utilisateur : Lorsqu'elle est utilisée dans un cadre public, la légende d'image peut rendre le contenu plus intéressant pour les utilisateurs grâce à des légendes descriptives. Cela peut se traduire par aider l'utilisateur à comprendre ce qu'il regarde, à prendre des décisions telles que trouver un produit similaire à acheter, ou à permettre à une équipe médicale de prendre une décision plus rapide sur le traitement d'un patient.
• Aider à l'accessibilité : Les légendes sur les images sont essentielles pour les utilisateurs malvoyants utilisant des outils d'assistance audio. Des descriptions précises et détaillées leur permettent de profiter d'une expérience utilisateur similaire à celle de ceux qui peuvent voir directement l'image à l'écran.
• Identifier des caractéristiques supplémentaires : En tant qu'humains, nous ne remarquons pas toujours tout dans une image. Au lieu de cela, nous nous concentrons généralement sur une ou deux caractéristiques clés avant de passer à autre chose. Avec la légende d'image examinant tous les éléments de l'image, nous sommes capables de reconnaître et d'utiliser des caractéristiques supplémentaires que nous n'aurions peut-être pas remarquées avec nos propres yeux.

Défis de la légende d'image

Il y a aussi plusieurs défis qui accompagnent la légende, comme c'est le cas avec toute forme d'IA et d'apprentissage automatique, y compris :

• Elle n'est aussi bonne que les données d'entraînement : Les données fournies lors des premières étapes d'entraînement posent les bases de l'algorithme. Les erreurs ou inexactitudes peuvent devenir un problème important plus tard lorsque la machine essaie de créer de nouvelles légendes par elle-même.
• Les biais inhérents peuvent fausser l'algorithme : De même, les données d'entraînement contiennent souvent des biais humains, ce qui peut créer des résultats biaisés. Pour la légende d'image descriptive, cela pourrait entraîner de nombreux problèmes comme l'utilisation de descriptions inappropriées dans les légendes d'image. Cela peut être particulièrement problématique et nécessiter un niveau élevé d'intervention humaine pour corriger si ce n'est pas corrigé.
• Le traitement en temps réel peut être compliqué : Bien que de nombreux outils d'image IA fonctionnent bien en temps réel, plus l'ensemble de données est complexe et les exigences demandées au programme de légende sont élevées, plus cela peut devenir difficile. Les nombreuses complexités impliquées dans la légende en temps réel signifient que, pour l'instant, ce processus peut encore prendre un temps considérable.

Légendez ceci !

Notre monde devient rapidement plus visuel, en particulier dans le travail quotidien. En conséquence, le besoin de combler le fossé entre la compréhension visuelle et verbale devient de plus en plus critique. Avec des outils comme le logiciel de légende d'image par IA, les données de sortie peuvent aider les entreprises à devenir plus accessibles à leurs clients et donner aux équipes le temps de réaffecter leur attention à d'autres domaines clés de l'entreprise.

Construisez un algorithme qui répond aux besoins de votre entreprise avec un logiciel d'étiquetage de données qui annote et étiquette vos données d'entraînement rapidement et avec précision.