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L’étiquetage de données associe à une image, une mesure ou un épisode robotique des annotations qui décrivent les objets, états, événements ou actions utiles à l’apprentissage et à l’évaluation.
Un guide d’étiquetage décrit classes, frontières, occlusions, cas ambigus, unités, repères, exemples positifs et négatifs ainsi que la procédure de revue et de désaccord.
La protection des personnes pendant l’étiquetage repose sur finalité limitée, minimisation, anonymisation, accès contrôlé, consentement ou base appropriée et procédure claire pour les images sensibles.
Contrôler la qualité des étiquettes avant l’entraînement d’un robot évite qu’erreurs, classes incohérentes ou omissions soient apprises comme si elles décrivaient le monde.
Étiqueter des événements rares dans les données d’un robot demande de les rechercher activement, de noter leur contexte et de vérifier chaque annotation, car quelques secondes peuvent changer la sécurité.
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