Outil d'annotation d'image

L'outil propose un flux de travail d'annotation d'image structuré pour les développeurs, les data scientists et les ingénieurs ML. Il prend en charge plusieurs types d'annotation (boîtes englobantes, polygones et points-clés) et permet l'étiquetage avec des classes personnalisées, des attributs et des scores de confiance.
Conceptuellement, les utilisateurs fournissent une source d'image (URL ou fichier), choisissent un type d'annotation et dessinent des formes sur l'image. Chaque forme stocke les coordonnées en pixels et correspond à une étiquette de classe. Les annotations sont stockées dans un schéma au niveau du projet et peuvent être validées avant l'export.
Les sorties incluent des jeux de données lisibles par machine dans les formats COCO JSON, YOLO TXT et Pascal VOC XML, ainsi qu'un JSON compact par annotation. Les exports préservent les métadonnées d'image, les correspondances de classes et les formats de coordonnées pour l'entraînement en aval.
Les cas d'utilisation couvrent la détection d'objets, la segmentation d'instance et la curation de jeux de données pour des projets ML basés sur GitHub. Cela permet des pipelines de labeling reproductibles, prend en charge l'importation d'annotations existantes et s'intègre au contrôle de version pour s'aligner sur les workflows ML standard.