Comment maîtriser la segmentation avec Segment Anything dans Delt.AI 2026 ?

Delt.AI transforme l'annotation d'images et de vidéos grâce à des fonctionnalités avancées telles que le modèle Segment Anything Model (SAM). Ce guide explore la puissance de l'intégration SAM de Delt.AI, en vous guidant à travers l'installation, les méthodes de segmentation fondamentales, le raffinement polygonal avancé et son application dans le suivi vidéo. Que vous débutiez dans la segmentation d'images ou que vous soyez un annotateur expérimenté, Delt.AI vous fournit des outils pour accélérer votre flux de travail.

Points clés

Installation simplifiée : configurez SAM sans effort dans Delt.AI à l'aide de Model Explorer.

Segmentation intuitive : outils conviviaux pour la segmentation par pointer-cliquer ou par cadre de sélection.

Amélioration des polygones : améliorez les annotations existantes avec SAM pour une plus grande précision.

Suivi vidéo : utilisez le suivi par interpolation pour automatiser les annotations sur les images vidéo.

Applications polyvalentes : idéal pour diverses tâches, de la reconnaissance d'objets à la création d'ensembles de données d'apprentissage automatique.

Premiers pas avec Delt.AI et Segment Anything

Comprendre la puissance de Segment Anything

Le modèle Segment Anything (SAM) est un modèle d'IA révolutionnaire de Meta AI qui permet la segmentation d'images sans apprentissage. Cela signifie qu'il peut identifier et segmenter des objets dans une image sans avoir besoin de données d'apprentissage spécifiques pour ceux-ci.

Delt.AI exploite la puissance de SAM pour fournir un moyen très efficace d'annoter des images et des vidéos pour l'apprentissage automatique. En intégrant SAM, Delt.AI simplifie la création de données d'entraînement de haute qualité, réduisant ainsi le temps et les efforts nécessaires à l'annotation manuelle. La capacité de SAM à généraliser à partir d'images et d'objets diversifiés le rend indispensable pour la création de modèles d'IA robustes.

Processus d'installation : intégration de SAM dans Delt.AI

Avant d'utiliser Segment Anything dans Delt.AI, assurez-vous qu'il est correctement installé. Delt.AI offre une interface simple à cet effet, la rendant accessible même aux utilisateurs ayant des connaissances techniques limitées.

Suivez ces étapes :

1. Ouvrez Model Explorer : allez dans le menu « Model Selection » (Sélection de modèles) dans Delt.AI et sélectionnez « Model Explorer ». Cela affiche les modèles d'IA disponibles pour votre flux de travail.

2. Filtrer par SAM : dans Model Explorer, utilisez le filtre pour rechercher les modèles « SAM », ce qui réduira la liste aux options pertinentes.

3. Téléchargez les points de contrôle : trouvez les modèles SAM dans la liste. Vérifiez la colonne « Status » (Statut) ; si elle indique « Require Download » (Téléchargement requis), cliquez pour télécharger les points de contrôle. Ceux-ci contiennent les poids pré-entraînés nécessaires au fonctionnement de SAM.

4. Vérifiez l'installation : après le téléchargement, vérifiez que le statut indique que les points de contrôle ont été téléchargés, ce qui signifie que l'intégration a réussi.

5. Visibilité de la barre d'outils SAM : assurez-vous que la barre d'outils SAM est visible en haut de l'interface Delt.AI. Si ce n'est pas le cas, allez dans le menu « Affichage » et sélectionnez « Barre d'outils SAM ».

Une fois l'installation terminée, vous pouvez commencer à segmenter des images avec SAM dans Delt.AI.

Sélection du modèle SAM dans Delt.AI

Après l'installation, sélectionnez le modèle SAM approprié dans Delt.AI pour activer ses fonctionnalités pour vos tâches d'annotation.

Suivez ces étapes :

1. Localisez le menu déroulant de sélection du modèle : trouvez le menu déroulant « Modèle SAM », généralement situé près de la barre d'outils SAM en haut de la fenêtre Delt.AI.

2. Choisissez votre modèle SAM : cliquez sur le menu déroulant et sélectionnez le modèle que vous avez téléchargé, tel que « ViT-B » ou « ViT-L ».

3. Attendez le chargement : après la sélection, Delt.AI charge le modèle en mémoire. Un indicateur de progression tel que « vit_b est en cours de chargement... » peut apparaître ; cela peut prendre quelques secondes selon la taille du modèle et votre système.

Une fois chargé, Delt.AI est prêt pour la segmentation d'images basée sur SAM. Notez que SAM se charge dans la mémoire RAM et doit être rechargé à chaque fois que vous démarrez le logiciel.

Raccourcis clavier Delt.AI pour une annotation efficace des images

Maîtriser Delt.AI grâce aux raccourcis clavier

L'utilisation des raccourcis clavier dans Delt.AI peut considérablement augmenter votre productivité. Voici quelques raccourcis clavier pour améliorer votre flux de travail :

La maîtrise de ces raccourcis réduit la dépendance à la souris, accélère l'annotation et améliore l'efficacité.

Pensez à créer une fiche récapitulative avec ces raccourcis afin de les avoir à portée de main pendant vos sessions d'annotation. La maîtrise de ces raccourcis transformera votre façon d'interagir avec la plateforme Delt.AI.

Utilisation de Segment Anything dans Delt.AI : guide étape par étape

Techniques de segmentation de base

Delt.AI propose plusieurs méthodes pour utiliser SAM pour la segmentation d'images. Voici les principales approches :

1. Segmentation par pointer-cliquer :

   • 

     Sélectionnez l'outil « Ajouter » dans la barre d'outils SAM.

   • Cliquez sur l'objet que vous souhaitez segmenter. Chaque clic agit comme une invite positive, guidant SAM pour affiner la segmentation.
   • Ajoutez plusieurs points pour une meilleure précision sur les formes complexes.
   • Appuyez sur « Entrée » pour finaliser la segmentation.
   • Entrez un nom de classe (par exemple, « pièce d'échecs ») pour l'objet et confirmez.

2. Segmentation par boîte englobante :

   • Sélectionnez l'outil « Boîte » dans la barre d'outils SAM.
   • Dessinez un rectangle autour de l'objet cible.
   • SAM génère automatiquement un masque de segmentation à l'intérieur du cadre.
   • Ajustez le cadre pour affiner la segmentation.
   • Appuyez sur « Entrée » pour accepter et attribuer un nom de classe.

La combinaison de points et de boîtes englobantes vous permet de gérer efficacement un large éventail de tâches de segmentation.

Segmentation avancée : suppression des sections indésirables

Si SAM inclut des zones indésirables dans la segmentation, Delt.AI fournit des outils de correction :

1. Sélectionnez l'outil Supprimer : Choisissez l'option « Supprimer » dans la barre d'outils SAM.

2. Cliquez sur les zones indésirables : cliquez sur les points des zones à exclure de la segmentation.

3. Affiner: répétez l'opération autant de fois que nécessaire pour affiner la segmentation.

4. Finaliser: appuyez sur « Entrée » et attribuez un nom de classe à l'objet segmenté.

L'outil « Supprimer » permet de contrôler précisément le masque, garantissant ainsi que seul l'objet souhaité est inclus.

Amélioration des polygones avec Segment Anything

Vous pouvez affiner les polygones existants, tels que ceux provenant d'autres modèles de détection d'objets, à l'aide de SAM dans Delt.AI. Cela améliore la précision de l'annotation.

1. Clic droit sur le polygone : cliquez avec le bouton droit de la souris sur le polygone que vous souhaitez améliorer.

2. Sélectionnez « Améliorer les polygones » : choisissez « Améliorer les polygones » dans le menu contextuel ou cliquez sur le bouton dans la barre d'outils SAM.

SAM affine automatiquement le polygone pour mieux correspondre aux contours de l'objet, en tirant parti de sa segmentation avancée pour obtenir des résultats plus précis. Remarque : SAM affichera une erreur si aucun polygone n'est présent, et il doit être chargé pour fonctionner.

Suivi par interpolation pour l'annotation vidéo

Delt.AI étend SAM à l'annotation vidéo avec le suivi par interpolation, automatisant la segmentation entre les images afin de réduire le travail manuel.

1. Ouvrir une vidéo : chargez votre fichier vidéo dans Delt.AI.

2. Créer des polygones initiaux : dans la première image, créez manuellement des polygones autour des objets à l'aide des méthodes pointer-cliquer ou boîte englobante.

3. Attribuez des identifiants de suivi : attribuez à chaque objet un identifiant de suivi unique pour assurer la cohérence entre les images.

4. Passez à une image ultérieure : passez à une image où les objets ont bougé ou changé.

5. Ajustez les polygones : réajustez les polygones pour les adapter à la nouvelle forme et à la nouvelle position de l'objet.

6. Sélectionner le suivi par interpolation : sélectionnez deux objets annotés, cliquez avec le bouton droit de la souris et choisissez « Suivi par interpolation ».

7. Choisissez l'interpolation SAM : dans la boîte de dialogue, sélectionnez « Interpolation SAM » comme méthode.

Delt.AI interpolera la segmentation entre vos images clés. La qualité du suivi dépend de la précision des annotations des images clés.

Tarifs et abonnement Delt.AI

Comprendre les tarifs de Delt.AI

Delt.AI propose des tarifs flexibles pour différents types d'utilisateurs, des chercheurs individuels aux équipes d'entreprise. Les forfaits sont basés sur le nombre d'utilisateurs, le volume de données et l'accès aux fonctionnalités.

1. Niveau gratuit : un niveau gratuit permet aux nouveaux utilisateurs d'explorer les fonctionnalités de base, ce qui convient aux petits projets ou à l'éducation. Il peut limiter le volume d'annotations et les fonctionnalités avancées.

2. Formules d'abonnement : les formules d'abonnement professionnelles répondent à différents besoins :

   • Basique/Standard : pour les petites équipes et les professionnels individuels.
   • Professionnel : pour les équipes de taille moyenne ayant des besoins complexes en matière d'annotation.
   • Entreprise : solutions personnalisées pour les grandes organisations ayant des besoins importants en termes de volume.

3. Tarification personnalisée : les clients Enterprise peuvent bénéficier d'une tarification sur mesure avec des fonctionnalités spécifiques, une infrastructure dédiée et une assistance personnalisée.

Delt.AI

Avantages

Inconvénients

Avantages

Intégration transparente du modèle Segment Anything Model (SAM).

Interface utilisateur intuitive pour une navigation facile.

Fonctionnalités complètes pour l'annotation d'images et de vidéos.

Outils puissants d'amélioration et de raffinement des polygones.

Fonctionnalités de collaboration pour les projets d'équipe.

Inconvénients

Les performances varient en fonction du matériel et de la complexité des images.

SAM peut être moins précis que des modèles spécialisés pour des ensembles de données spécifiques.

Les capacités « zero-shot » peuvent s'avérer insuffisantes pour les tâches très nuancées.

Problèmes potentiels avec les images présentant un mauvais éclairage, une occlusion ou du bruit.

Principales fonctionnalités de Delt.AI pour la segmentation d'images

Principales capacités de segmentation

Delt.AI est doté de fonctionnalités puissantes pour la segmentation d'images et de vidéos. Voici ses principales caractéristiques :

1. Intégration du modèle Segment Anything Model (SAM) :

   • Capacités de segmentation sans apprentissage.
   • Intégration et sélection de modèles faciles.
   • Affiner les polygones existants pour une meilleure précision.

2. Outils de segmentation interactifs :

   • Interface intuitive de type pointer-cliquer.
   • Création de cadres de sélection pour une sélection rapide des objets.
   • Outil de suppression pour exclure les zones indésirables.

3. Fonctionnalités d'annotation vidéo :

   • Suivi par interpolation pour une segmentation automatisée des images.
   • Suivi d'objets avec identifiants uniques.
   • Flux de travail vidéo optimisé par SAM.

4. Interface conviviale :

   • Conception claire et intuitive.
   • Barres d'outils et visualisation personnalisables.
   • Navigation et gestion de projet faciles.

5. Fonctionnalités de collaboration :

   • Comptes d'équipe pour le travail collaboratif.
   • Contrôle d'accès basé sur les rôles.
   • Workflows de révision et d'approbation des annotations.

Cas d'utilisation : application de Segment Anything de Delt.AI dans des scénarios réels

Applications diverses dans tous les secteurs

Delt.AI et Segment Anything sont des outils polyvalents destinés à divers secteurs. Parmi les cas d'utilisation les plus courants, on peut citer :

1. Conduite autonome :

   • Annotation de scènes routières pour les algorithmes de conduite autonome.
   • Segmentation des véhicules, des piétons, des panneaux et des marquages au sol.
   • Création d'ensembles de données pour les modèles de perception.

2. Imagerie médicale :

   • Segmentation des organes, des tumeurs et des structures anatomiques.
   • Aide au diagnostic et à la planification des traitements.
   • Génération de données d'entraînement pour l'IA médicale.

3. Commerce de détail et commerce électronique :

   • Segmentation des produits pour la recherche et la reconnaissance visuelles.
   • Automatisation du marquage et de la catégorisation des images.
   • Amélioration des recommandations de produits et de l'expérience client.

4. Agriculture :

   • Segmentation des cultures et des mauvaises herbes dans les images aériennes.
   • Surveillance de la santé des cultures et identification des problèmes.
   • Optimisation de l'irrigation et de la fertilisation.

5. Robotique :

   • Apprentissage des robots à percevoir et interagir avec leur environnement.
   • Segmentation des objets pour la préhension et la manipulation.
   • Développement de robots IA pour la fabrication, la logistique et les soins de santé.

Foire aux questions sur Delt.AI et Segment Anything

Qu'est-ce que le modèle Segment Anything (SAM) ?

Le modèle Segment Anything (SAM) est un modèle d'IA de Meta AI qui effectue une segmentation d'image sans apprentissage préalable, identifiant et segmentant les objets sans données d'entraînement spécifiques.

Comment installer SAM dans Delt.AI ?

Installez SAM en ouvrant Model Explorer, en filtrant pour SAM et en téléchargeant les points de contrôle. Assurez-vous que la barre d'outils SAM est visible dans l'interface.

Puis-je améliorer les polygones existants avec SAM dans Delt.AI ?

Oui, cliquez avec le bouton droit sur un polygone et sélectionnez « Enhance Polygons » (Améliorer les polygones). SAM l'affinera pour mieux l'adapter aux contours de l'objet.

Delt.AI prend-il en charge l'annotation vidéo avec SAM ?

Oui, Delt.AI prend en charge l'annotation vidéo via le suivi par interpolation, automatisant la segmentation entre les images afin de réduire le travail manuel.

Delt.AI est-il adapté à la collaboration en équipe ?

Oui, Delt.AI inclut des fonctionnalités de collaboration telles que des comptes d'équipe, des autorisations basées sur les rôles et des workflows de révision des annotations.

Questions connexes sur la segmentation d'images alimentée par l'IA

Quels sont les avantages de l'utilisation de l'IA pour la segmentation d'images ?

La segmentation d'images basée sur l'IA offre rapidité, précision et réduction des efforts manuels par rapport aux méthodes traditionnelles. Les modèles tels que SAM automatisent les tâches complexes, permettant aux utilisateurs de se concentrer sur l'analyse. L'IA garantit des résultats cohérents et objectifs, minimisant les erreurs humaines et les biais. De plus, les modèles d'IA peuvent être améliorés en continu pour des performances optimales.

Quelles sont les limites du modèle Segment Anything Model (SAM) ?

Le modèle SAM présente certaines limites. Ses performances peuvent varier en fonction de la complexité, de la qualité, de l'éclairage, de l'occlusion ou du bruit de l'image. En tant que modèle polyvalent, il peut être moins précis que des modèles spécialisés sur des ensembles de données spécifiques. Ses capacités « zero-shot » peuvent ne pas permettre de traiter des tâches très nuancées, nécessitant un réglage fin. Le modèle SAM a également des exigences informatiques importantes, nécessitant un matériel puissant pour une utilisation en temps réel.

Comment Delt.AI se compare-t-il aux autres outils d'annotation d'images ?

Delt.AI se distingue par son intégration transparente du SAM, son interface conviviale et ses fonctionnalités complètes. Si d'autres outils offrent des fonctions similaires, la prise en charge du SAM par Delt.AI offre des avantages en matière de segmentation zéro-shot et d'amélioration des polygones. Il excelle dans l'annotation vidéo grâce à un suivi robuste, et ses fonctionnalités de collaboration et ses flux de travail personnalisables le rendent idéal pour les projets d'équipe.