L'annotation de l'image est-elle un problème d'IA dur? [fermé]

L'annotation de l'image est considérée comme un problème AI-Complete / AI-Dard. Cela signifie qu'une machine homogène ne peut pas la résoudre, et plusieurs niveaux dans le problème le rendent complexe.

1. Quel est le but de l'annotation de l'image?
2. Qu'est-ce que l'annotation de l'image en Deep Learning?
3. Comment l'annotation de l'image est-elle utile pour les systèmes d'information?

Quel est le but de l'annotation de l'image?

L'annotation de l'image est le plus souvent utilisée pour reconnaître les objets et les limites et pour segmenter les images, par exemple, le sens ou la compréhension de l'image entière. Pour chacune de ces utilisations, il faut une quantité importante de données pour former, valider et tester un modèle d'apprentissage automatique pour atteindre le résultat souhaité.

Qu'est-ce que l'annotation de l'image en Deep Learning?

L'annotation de l'image est le processus d'étiquetage des images dans un ensemble de données donné pour former des modèles d'apprentissage automatique. Lorsque l'annotation manuelle est terminée, les images étiquetées sont traitées par un modèle d'apprentissage automatique ou d'apprentissage en profondeur pour reproduire les annotations sans supervision humaine.

Comment l'annotation de l'image est-elle utile pour les systèmes d'information?

L'annotation d'image est fréquemment utilisée pour la reconnaissance d'image, l'estimation de la pose, la détection des points de clé, la classification d'images, la détection d'objets, la reconnaissance d'objets, la segmentation de l'image, l'apprentissage automatique et les modèles de vision par ordinateur.