MakeSense

makesense.ai est un outil en ligne gratuit conçu pour simplifier et accélérer l'étiquetage d'images pour les projets de vision par ordinateur. Si vous travaillez sur un projet d'apprentissage profond et que vous devez préparer un ensemble de données, makesense.ai élimine les tracas liés aux installations de logiciels compliqués et à l'étiquetage manuel fastidieux. Puisqu'il fonctionne directement dans votre navigateur, vous pouvez commencer à étiqueter immédiatement, quel que soit votre système d'exploitation.

Fonctionnalités clés :

• 🚀 Démarrage instantané : Accédez à l'outil directement via votre navigateur web – aucun téléchargement ni installation n'est requis. Cette compatibilité multiplateforme signifie que vous pouvez l'utiliser sur Windows, macOS ou Linux.

• 🤖 Tirez parti de l'assistance basée sur l'IA : Réduisez votre temps d'étiquetage grâce aux modèles d'IA intégrés.

• Intégration YOLOv5 : Chargez des modèles pré-entraînés ou vos propres modèles YOLOv5 personnalisés (exportés au format tfjs) pour obtenir de puissantes suggestions de détection d'objets.

• SSD (COCO) : Bénéficiez de modèles Single Shot MultiBox Detector pré-entraînés sur l'ensemble de données COCO pour générer automatiquement des boîtes englobantes et suggérer des étiquettes.

• PoseNet : Utilisez PoseNet pour estimer les poses humaines en identifiant les principales articulations du corps, ce qui rationalise l'annotation des images contenant des personnes.

• 🧠 Propulsé par TensorFlow.js : Le cœur de la fonctionnalité d'IA de makesense.ai est TensorFlow.js, ce qui garantit un traitement efficace et, surtout, préserve la confidentialité de vos images. Vos données ne quittent jamais votre appareil.

• 📁 Exportation dans plusieurs formats : Téléchargez vos étiquettes complétées dans divers formats compatibles avec les frameworks d'apprentissage automatique populaires, notamment CSV, YOLO, VOC XML, VGG JSON et COCO JSON. La prise en charge est également offerte pour les exportations de masques de pixels, mais pas pour tous les types d'étiquettes.

• ⌨️ Travaillez efficacement avec des raccourcis clavier : Accélérez votre flux de travail en utilisant des raccourcis clavier intuitifs pour les actions courantes telles que la complétion de polygones, la navigation dans les images et la sélection d'étiquettes.

• ✅ Importer des étiquettes existantes : Importez des étiquettes dans les formats : Rect : YOLO, VOC XML, VGG JSON, COCO JSON, Polygone : COCO JSON.

Détails techniques (pour les développeurs et les utilisateurs avancés) :

• Architecture : makesense.ai est construit en utilisant TypeScript et s'appuie sur le framework React/Redux pour une interface réactive et conviviale.

• Configuration locale : Pour les développeurs, le projet peut être facilement cloné à partir du dépôt GitHub et exécuté localement en utilisant npm. (Nécessite npm 8.x.x et Node.js v16.x.x).

• Prise en charge de Docker : Un Dockerfile est fourni pour le déploiement conteneurisé, ce qui simplifie la configuration et assure un fonctionnement cohérent dans différents environnements.

• Open Source : Le projet est open source, ce qui permet les contributions de la communauté et les modifications personnalisées.

Cas d'utilisation :

1. Détection d'objets pour les véhicules autonomes : Une équipe développant une technologie de voiture autonome doit étiqueter des milliers d'images avec des boîtes englobantes autour des voitures, des piétons et des feux de circulation. L'intégration YOLOv5 de makesense.ai fournit des suggestions intelligentes, ce qui réduit considérablement l'effort manuel requis. L'équipe peut ensuite exporter les étiquettes dans un format compatible avec son pipeline de formation.

2. Estimation de la pose humaine pour une application de fitness : Un développeur créant une application de fitness qui suit les mouvements de l'utilisateur pendant les séances d'entraînement utilise makesense.ai et son intégration PoseNet pour annoter les principales articulations du corps dans les images et les vidéos. Ces données étiquetées sont utilisées pour entraîner un modèle qui reconnaît et analyse avec précision les formes d'exercice.

3. Classification d'images pour le commerce électronique : Une entreprise de commerce électronique doit classer un vaste catalogue d'images de produits. makesense.ai leur permet de dessiner rapidement des boîtes englobantes autour des articles et d'attribuer des étiquettes. Les données exportées sont ensuite utilisées pour améliorer la recherche de produits et les algorithmes de recommandation.

Conclusion :

makesense.ai offre une solution puissante, conviviale et respectueuse de la vie privée pour l'étiquetage d'images. Que vous soyez un étudiant, un chercheur ou un développeur professionnel, makesense.ai rationalise votre flux de travail, vous permettant de vous concentrer sur la construction et l'entraînement de vos modèles de vision par ordinateur. Sa combinaison d'assistance basée sur l'IA, d'accessibilité via navigateur et d'options d'exportation flexibles en fait un outil précieux pour tout projet de vision par ordinateur.