23.01.2024 15:36
Найкращі інструменти для маркування зображень (Січень 2024)
Анотування зображень — важливий крок у різних галузях, таких як комп’ютерний зір, робототехніка та автономне водіння — передбачає маркування або категоризацію зображень за допомогою описових даних. Ці дані допомагають ідентифікувати та класифікувати об’єкти, людей та сценарії, зображені на зображеннях.
Важливість анотації зображень полягає в тому, що вона дозволяє роботам розуміти та інтерпретувати візуальну інформацію. Можуть бути використані різні методи анотування, включаючи малювання обмежувальних рамок навколо об’єктів, надання назв або сегментацію зображень на основі їх візуальних характеристик. Ці анотації слугують основою для навчання моделей машинного навчання і покращення їхньої здатності аналізувати і розуміти візуальний контент.
Ось кілька найкращих інструментів для анотацій зображень, які варто спробувати у 2024 році:
Markup Hero
Markup Hero пропонує комплексне рішення для анотування зображень, що дозволяє користувачам додавати до фотографій підписи, пояснення та мітки. Його функції поширюються на зміну розміру, гортання та обертання зображень, забезпечуючи зручний інтерфейс для досягнення точних і бажаних результатів.
Keylabs
Keylabs розширює можливості користувачів, надаючи універсальну платформу для анотування зображень за допомогою підписів, тегів і різної інформації, включаючи обмежувальні рамки, критичні точки і семантичну сегментацію. Цей інструмент є надзвичайно корисним для дослідників і розробників ШІ, оскільки він спрощує процес анотування зображень і значно економить час.
Labelbox
Labelbox — це потужний інструмент для векторного маркування, який вирізняється простотою використання, швидкістю та універсальністю. Його функціональність чудово узгоджується з логічними та ефективними робочими процесами. Користувачі можуть швидко інтегрувати інструмент у свою роботу, пристосувавши його до команд будь-якого розміру, і без зусиль генерувати високоякісні навчальні дані.
Scale
Інструмент анотацій до зображень Scale пропонує користувачам можливість додавати до зображень масштабні лінійки або шкали, щоб надати візуальну довідку про розміри об’єктів. Ця функція особливо корисна при аналізі зображень складних структур, таких як маленькі тварини або геологічні утворення. Окрім масштабних лінійок, користувачі можуть покращити зображення, додавши текстові написи, стрілки та різні фігури, щоб виділити певні аспекти.
Supervisely
Supervisely є зручним інструментом для анотування та маркування зображень і відео, що відповідає потребам додатків машинного зору. Платформа пропонує ряд типів анотацій, включаючи ідентифікацію об’єктів, сегментацію, класифікацію та відстеження, і все це за допомогою інтуїтивно зрозумілого інтерфейсу. Механізм анотування Supervisely покращує процес анотування завдяки таким функціям, як автоматизована полігональна сегментація, маніпуляції з фігурами, текстові маніпуляції та базове маркування.
Scalabel
Масштабованість, гнучкість і простота використання були першочерговими чинниками при розробці Scalabel. Платформа надає пріоритет точності, реалізуючи автоматичні анотації. Функції спільної роботи та підтримка контролю версій дозволяють декільком розробникам одночасно працювати над спільним проектом. Забезпечення якості підвищується завдяки інтегрованим інструментам рецензування, перевірки та виправлення.
RectLabel
RectLabel — це інструмент для маркування зображень, призначений для полегшення створення анотацій до зображень для додатків машинного навчання. Цей універсальний інструмент підтримує різні види анотацій, включаючи обмежувальні рамки, полігони та лінії. Зручний інтерфейс робить його доступним для людей з різним рівнем знань, дозволяючи користувачам коментувати зображення, малюючи обмежувальні рамки навколо відповідних об’єктів.
MakeSense.AI
MakeSense.AI — це інтернет-додаток, призначений для маркування фотографій, який не потребує завантаження та встановлення. Оскільки він базується на браузері, це усуває необхідність у складних процедурах налаштування. Платформа використовує TensorFlow.js, один з найпопулярніших фреймворків для навчання нейронних мереж, який слугує основою для Make Sense AI.
CVAT (Computer Vision Annotation Tool)
CVAT (Computer Vision Annotation Tool) — це широко використовувана програма з відкритим вихідним кодом, призначена для анотування зображень, розроблена дослідниками з Intel. CVAT є частиною пакету прикладних програм для комп’ютерного зору Viso Suite і доступний для компаній.
LabelImg
LabelImg — це популярний інструмент для анотування графічних зображень, написаний мовою Python, відомий своєю простотою. Маючи 14,7 тис. користувачів на GitHub, він набув популярності серед спільноти розробників з відкритим вихідним кодом. Процес налаштування дуже простий і може бути завершений за кілька хвилин за допомогою командного рядка або терміналу.
VGG Image Annotator (VIA)
Visual Geometry Group (VGG) з Оксфордського університету представила VGG Image Annotator (VIA) — безкоштовну програму з відкритим вихідним кодом, призначену для коментування зображень. VIA пропонує простий користувацький інтерфейс, що дозволяє малювати різні фігури на фотографіях, включаючи точки, лінії, багатокутники, прямокутники тощо. Крім того, VIA підтримує анотування характеристик, створюючи додатковий контекст для анотацій.
Dataturks
Dataturks — це хмарний сервіс, який полегшує анотування зображень та ідентифікацію даних. Користувачі можуть використовувати різноманітні позначки, включно з рамками, полігонами та семантичною сегментацією, щоб покращити розуміння даних. Платформа обладнана інструментами забезпечення якості, що дає змогу створювати точні анотації.
Roboflow
Roboflow — це хмарний сервіс, призначений для анотування та тегування даних. Платформа надає широкий вибір варіантів анотацій, включаючи полігони, семантичну сегментацію та обмежувальні рамки. На додаток до цих варіантів анотацій, Roboflow оснащений інструментами забезпечення якості, які гарантують точність і достовірність анотацій.
Eagle
Eagle — це високоякісна програма для організації зображень і концепцій, спеціально розроблена для прискорення навчання моделей комп’ютерного зору шляхом оптимізації процесу анотування великих наборів даних. Цей інструмент пропонує комплексний набір функцій, що дозволяє користувачам переглядати і редагувати анотації, відстежувати прогрес і оцінювати якість анотацій безпосередньо в програмі.
Hasty
Hasty — це онлайн-інструмент анотацій, який використовує штучний інтелект для коментування фотографій. Німецька компанія застосовує стратегію «використання ШІ для навчання ШІ», що включає активне навчання для покращення спроектованих підписів з часом. Цей підхід передбачає використання передових технологій для розробки досконаліших алгоритмів і моделей для анотування зображень.
Amazon SageMaker Ground Truth
Amazon SageMaker Ground Truth — це сервіс на основі штучного інтелекту від Amazon, який допомагає клієнтам генерувати високоякісні навчальні дані для алгоритмів машинного навчання. Він надає ряд функцій, включаючи анотації зображень, розпізнавання об’єктів і семантичну сегментацію. Цей сервіс покликаний спростити процес створення маркованих наборів даних, забезпечуючи точність і надійність навчальних даних для моделей машинного навчання.
Labellerr
Labellerr — це рішення для інтелектуального керування зворотним зв’язком на основі штучного інтелекту, призначене для автоматизації конвеєра даних для компаній, що впроваджують технології штучного інтелекту, за допомогою комп’ютерного зору. Інструмент пропонує безліч варіантів анотацій, включаючи обмежувальні рамки, полігони, автоматичну ідентифікацію об’єктів і автоматичну семантичну сегментацію.
Висновок
У ландшафті машинного навчання та анотування даних синергія між людським досвідом та автоматизованими процесами відіграє ключову роль. Як уже зазначалося, завершення анотування людиною слугує основою для наступного етапу, на якому в справу вступає модель машинного навчання, що автоматично досліджує позначені зображення для створення анотацій. Цей підхід не лише спрощує процес створення анотацій, але й підкреслює симбіоз людського та штучного інтелекту.
Такий спільний робочий процес не лише підвищує ефективність, але й надає унікальну можливість для безперервного навчання та вдосконалення. Однак важливо визнати, що, як і в будь-якій системі, існує ймовірність повторення помилок маркування.
Користувачі повинні мати можливість відмовитися від автоматизованого процесу перевірки та реплікації, якщо вони цього бажають, гарантуючи, що їхні рішення щодо використання даних відповідають їхнім уподобанням.
)
)
)
)
)
)
)
)
