10 nejlepších nástrojů pro anotaci obrázků pro efektivní označování v roce 2023

Anotace obrázků je základem efektivního označování pro snadné trénování modelů strojového učení. Podívejte se na tyto nejlepší nástroje pro anotaci obrázků, aby byl váš proces efektivní.

Co je to anotace obrázku?

Model strojového učení zpracovává označené obrázky po dokončení ruční anotace, aby reprodukoval anotace bez lidského dohledu. Jakékoli chyby štítků jsou také duplikovány, protože anotace obrázku stanoví kritéria, která se model snaží dodržovat.

Označení nebo kategorizace obrázku pomocí popisných dat, která napomáhají při identifikaci a klasifikaci objektů, osob nebo scén v rámci obrázku, jsou anotací obrázku.

Anotace obrázků je zásadní v oborech, jako je počítačové vidění, robotika a autonomní řízení, protože umožňuje robotům porozumět a interpretovat vizuální data.

Kreslení hraničních rámečků kolem věcí na obrázku, označování objektů textem nebo rozdělení obrázku na části na základě jejich vizuálních vlastností jsou příklady anotací obrázku.

Výhody používání Anotace obrázku

Mnoho průmyslových odvětví, včetně elektronického obchodování, zdravotnictví a autonomního řízení, může profitovat z anotací obrázků. Umožňuje strojům správně identifikovat a kategorizovat objekty v obrazech. To zvyšuje jejich schopnost provádět činnosti, jako je detekce objektů, vyhledávání obrázků a diagnostika.

Výsledkem může být vyšší produktivita, efektivita a úspora nákladů. Fotografie s poznámkami mohou také trénovat a vylepšovat modely strojového učení, čímž se zlepšuje jejich přesnost a účinnost. Schopnost strojů porozumět a interpretovat vizuální data umožňuje obrazová anotace, která posouvá pokroky ve vědě o počítačovém vidění.

Případy použití Anotace obrázku

Image Anotace je velmi užitečná s pokroky v technologickém sektoru. Tam, kde se vše točí kolem dat, je také nezbytné je správně označit, aby jim modely lépe porozuměly.

Nyní se podívejme na některé případy použití anotací obrázků.

Detekce objektů

Je to metoda lokalizace a identifikace konkrétních položek uvnitř obrázku. Algoritmus dokáže rozpoznat objekty na fotografii pomocí anotací obrázku k jejich označení. To je užitečné v aplikacích, jako jsou samořídící auta, která si musí uvědomit a vyhýbat se protijedoucímu provozu.

Klasifikace obrázků

Proces umístění obrázku do jedné z mnoha předem určených kategorií je známý jako kategorizace obrázků. Správnou kategorii lze snímku přiřadit pomocí anotace snímku. Z toho mohou těžit aplikace jako moderování obsahu, kde musí být fotografie kategorizovány jako vhodné nebo nevhodné.

Lékařská analýza obrazu

Štítky ukazující přítomnost rakoviny, zlomenin nebo jiných anomálií lze přidat k lékařským snímkům, jako jsou rentgenové snímky nebo MRI. To usnadňuje lepší analýzu obrazu a zvyšuje diagnostickou přesnost lékařských profesionálů a výzkumných pracovníků.

I když je to pracné, automatizace řízení zásob a dohledu se zpracováním obrazu se vyplatí. Anotace obrázků je klíčovou součástí agilního zabezpečení.

Podporuje operace, jako je sledování chodců, rozpoznávání obličeje pro detekci krádeže, tepelné vidění, noční vidění během nejtemnějších hodin, detekce davu atd. S vylepšeným přístupem k pokročilým technologiím můžete řešit složité projekty bez problémů.

Podívejme se na některé z nejlepších nástrojů, které lze použít pro anotaci obrázků pro efektivní označování.

Značkovací hrdina

Své fotografie a soubory můžete okamžitě sdílet s Markup Hero a zároveň přidávat bezplatné anotace v libovolném webovém prohlížeči. Je přímočarý na použití a snadno se učí.

Jedná se o efektivní nástroj pro anotaci obrázků, který umožňuje uživatelům rychle přidávat do fotografií různé tvary, šipky, text a další komponenty. Uživatelé mohou pracovat s ostatními v reálném čase a komunikovat vizuálně díky uživatelsky přívětivému designu nástroje.

S Markup Hero můžete fotografie komentovat různými způsoby, jako je zdůraznění důležitých informací, upozorňování na konkrétní regiony, přidávání štítků a popisů a další. Uživatelé programu mohou také ořezávat, měnit velikost a otáčet obrázky, což usnadňuje získání dokonalého snímku.

Uživatelé mohou snadno odesílat a přijímat komentáře a zpětnou vazbu k fotografiím s poznámkami. Celkově je Markup Hero jednoduchý, přizpůsobivý a robustní nástroj pro anotaci obrázků, který je ideální pro každého, kdo chce komunikovat s ostatními v reálném čase a komunikovat graficky.

Keylabs

S pomocí Keylabs mohou uživatelé komentovat fotografie přidáním ohraničujících rámečků, klíčových bodů a sémantické segmentace. Vývojáři AI mohou anotovat obrázky efektivněji díky Keylabs. Platforma zahrnuje všechny styly a metody anotací obrázků, což dává vývojářům velkou flexibilitu.

Uživatelé programu mohou rychle a správně kategorizovat fotografie díky jeho uživatelsky přívětivému uživatelskému rozhraní. Nabízí řadu možností pro řízení pracovních postupů a měření pokroku a umožňuje uživatelům spolupracovat se členy týmu.

Software také nabízí životaschopné možnosti přizpůsobení, včetně vytváření vlastních šablon anotací a vlastních pracovních postupů. Keylabs nabízí vestavěné prvky kontroly kvality ve spojení se svými anotačními schopnostmi, které zaručují správnost a konzistenci anotací.

Usnadňuje také přístupy k rozšiřování dat, aby se zlepšilo množství a rozmanitost anotovaných datových sad. Jeho sémantická segmentace pomáhá řešit složitosti s naprostou lehkostí.

Keylabs je flexibilní nástroj pro anotaci obrázků, který může pomoci zefektivnit proceduru anotací dat a zvýšit přesnost algoritmů strojového učení.

Laboratoře V7

Cílem V7 Labs, nástroje pro anotaci obrázků, je pomáhat organizacím a jednotlivcům při vytváření přesných a vysoce kvalitních datových sad pro projekty strojového učení a počítačového rozpoznávání. Díky rozsáhlé sadě funkcí anotací je nástroj vhodný pro několik situací.

Schopnost V7 Labs poskytovat vysoce kvalitní tréninková data rychle a efektivně je jednou z jeho primárních charakteristik. Urychlením procesu anotací pomocí anotací s podporou AI tento nástroj zkracuje čas a úsilí potřebné k vytvoření přesných datových sad.

TensorFlow a PyTorch jsou jen některé z oblíbených rámců strojového učení, se kterými V7 Labs nabízí bezproblémovou integraci. Díky tomu mohou uživatelé snadno exportovat anotované datové sady ve stylu, který potřebují preferovaný rámec strojového učení.

Tento nástroj může podstatně urychlit proces anotací a zvýšit kvalitu trénovacích dat díky svému společnému pracovnímu postupu a možnostem anotací za pomoci AI.

Labelbox

Labelbox je celosvětově nejúčinnější nástroj pro vektorové označování, který se zaměřuje na jednoduchost, rychlost a různé případy použití. Dává to také nejneuvěřitelnější smysl. Nastavení během několika minut, přizpůsobení libovolné velikosti týmu a rychlé opakování, abyste získali přesná tréninková data.

Anotace je možné přizpůsobit požadavkům projektu, včetně označení pro rozpoznávání objektů, sémantické segmentace a klasifikace obrázků.

Využitím dynamických filtrů, které pracují s obsahem, daty nebo vloženými texty, můžete rychle a efektivně přidávat štítky k příslušným výsledkům ve velkém měřítku a zařazovat je do fronty pro kontrolu člověkem.

Díky možnosti přidělovat úkoly, kontrolovat poznámky a sledovat pokrok usnadňuje Labelbox spolupráci mezi mnoha uživateli. Kromě toho nabízí nástroje pro zajištění kvality, které zaručují správné a spolehlivé označování.

Toto je vaše sada nástrojů, která vám pomůže najít a vyřešit chyby. Data obrázků můžete rychle najít pomocí filtrů, jako je anotace, abyste upřednostnili, které obrázky označit štítkem, nebo sestavit úkoly kontroly, abyste vyřešili nejnaléhavější problémy.

Měřítko

Pomocí nástroje pro poznámky k obrázku mohou uživatelé zahrnout měřítka nebo pravítka, která odkazují na velikosti objektů v obrázku. To je zvláště užitečné při zkoumání fotografií komplikovaných struktur, jako jsou mikroskopické organismy nebo geologické formace.

Uživatelé programu mohou opatřit fotografie textovými popisky, šipkami a dalšími formuláři, aby upozornili na konkrétní detaily.

S pomocí ML lze přesně, rychle a ve vysoké kvalitě anotovat velké objemy snímků pomocí předběžného označování, aktivních nástrojů, jako je segmentace superpixelů a kontroly kvality založené na ML. Úlohy pro změnu měřítka obrázků lze kombinovat.

Pokud je cílová položka neznámá, je také užitečné nakonfigurovat úlohy s obrázky tak, aby se klasifikační úloha vytvořila automaticky s konsensem.

Nástroj pro anotaci obrazu v měřítku se často používá s jinými softwarovými nástroji pro analýzu obrazu, jako je software pro segmentaci obrazu nebo identifikaci objektů, k vytváření složitých vizuálních reprezentací komplexních souborů dat. Je to klíčový nástroj pro výzkumníky a odborníky v několika sektorech, které závisí na přesné a důkladné analýze obrazu.

SuperAnotace

SuperAnnotate je výkonná anotační aplikace, která uživatelům umožňuje rychle a přesně anotovat fotografie a videa. Pro anotaci datových sad pro modely počítačového vidění je vytvořen pro týmy počítačového vidění, výzkumníky AI a datové vědce.

Ohraničovací rámečky, ukazatele, mnohoúhelníky, čáry a segmentace jsou jen některé z mnoha typů poznámek, které SuperAnnotate podporuje.

SuperAnnotate navíc nabízí nástroje pro kontrolu kvality, jako je automatická kontrola a kontrola konsensu, aby byla zajištěna vysoká kvalita anotací. Díky uživatelsky přívětivému rozhraní nástroje mohou týmy bez problémů spolupracovat a urychlit proces anotací. Poskytuje také vynikající funkci pro správu dotazů a dat, která pomáhá sledovat relevantní data a zlepšuje kvalitu datové sady.

Celkově vzato je SuperAnnotate vynikající anotační nástroj pro datové vědce a týmy strojového učení, jejichž cílem je urychlit tvorbu jejich modelů počítačového vidění, zvýšit kvalitu jejich anotací a zefektivnit jejich anotační proces.

Dozorně

Pomocí anotačního nástroje Supervisely mohou uživatelé anotovat a označovat obrázky a videa pro použití v úlohách počítačového vidění. Uživatelsky přívětivé rozhraní platformy podporuje různé druhy anotací, včetně rozpoznávání objektů, segmentace, kategorizace a sledování.

S možnostmi, jako je automatická polygonální segmentace, tvar, manipulace s textem a přímé označování, robustní anotační modul Supervisely usnadňuje anotování.

Uživatelé Supervisely mohou spolupracovat s ostatními členy svého týmu sdílením své práce, vytvářením komentářů a procházením poznámek. V důsledku integrace platformy se známými frameworky pro hluboké učení, jako jsou TensorFlow, PyTorch a Caffe, mohou uživatelé také exportovat své anotace v různých formátech.

Supervisely je oblíbený anotační nástroj mezi inženýry počítačového vidění, datovými vědci a akademiky díky svým výkonným anotačním funkcím a snadné interakci s rámcem hlubokého učení. Na webu jsou také k dispozici podrobné lekce a dokumentace, které zákazníkům pomohou rychle a efektivně zahájit jejich anotační projekty.

Scalabel

Scalabel pomáhá lidem zlepšit přesnost pomocí automatických poznámek. Je vyroben s ohledem na škálovatelnost, přizpůsobivost a uživatelskou přívětivost. Několik lidí může pracovat na stejném projektu současně s podporou Scalabel pro spolupráci a správu verzí.

Kromě toho poskytuje řadu funkcí pro kontrolu kvality, včetně nástrojů pro kontrolu, ověřování a opravy.

Jednou z charakteristických vlastností Scalabel je jeho schopnost interagovat s jinými rámcemi strojového učení, jako jsou TensorFlow, PyTorch a Caffe, což uživatelům umožňuje trénovat modely přímo v aplikaci. Díky funkcím 3D Cloud a 2D Video Tracking je nyní předpovídání anotací mezi snímky bezproblémové.

Vzhledem k tomu, že Scalabel poskytuje různé typy anotací, interakci, správu verzí, kontrolu kvality a interakci s frameworky strojového učení, je to robustní a adaptabilní anotační nástroj, který si oblíbili výzkumníci a vývojáři v oblasti strojového učení.

Orel

Ideálním nástrojem pro organizaci obrázků a nápadů je Eagle. Cílem nástroje je zjednodušit anotaci rozsáhlých datových sad, aby bylo možné modely počítačového vidění trénovat rychleji. Program také umožňuje uživatelům sledovat pokrok, kontrolovat anotace kalibru a prohlížet a měnit anotace.

Eagle poskytuje uživatelsky přívětivé uživatelské rozhraní a podporuje týmovou práci. Nabízí několik užitečných funkcí, jako je organizace úloh označování, definování typů anotací a import/export datových sad. Eagle vám také pomůže správně spravovat mnoho obrázků, což vám umožní rychleji najít konkrétní sadu obrázků pomocí funkce inteligentní složky.

Navíc díky funkci správy zvuku a videa si můžete videa prohlédnout, aniž byste je museli jednotlivě otevírat.

Navíc poskytuje integraci cloudových služeb, což usnadňuje škálování a manipulaci s masivními datovými sadami pomocí Google Cloud. Eagle je nakonec robustní a adaptabilní nástroj pro zpracování a analýzu obrazu, který funguje zvláště dobře pro aplikace rozpoznávání objektů a segmentace ve strojovém učení.

RectLabel

Nástroj pro označování obrázků nazvaný RectLabel anotuje fotografie pro aplikace strojového učení. Uživatelé mohou pomocí tohoto uživatelsky přívětivého softwaru anotovat obrázky kreslením souřadnic ohraničujícího rámečku kolem zajímavých prvků v obrázku. Ohraničovací rámečky, mnohoúhelníky a čáry jsou jen některé z různých typů poznámek, se kterými si tento nástroj poradí.

Několik funkcí, které RectLabel nabízí, pomáhá zajistit přesnost a efektivitu procesu anotace. Má také inteligentní systém označování, který urychluje označování automatickým navrhováním štítků na základě předchozích poznámek uživatele.

Nástroj navíc uživatelům poskytuje přesnou kontrolu nad velikostí a umístěním ohraničovacího rámečku, což vede k vysoce kvalitním anotacím.

RectLabel umožňuje uživatelům extrahovat anotace v několika různých formátech souborů, včetně JPG, PNG a BMP. RectLabel je výkonný a adaptabilní nástroj pro anotaci obrázků, který zjednodušuje postup pro úlohy strojového učení.

Závěr

Globální digitalizace zvyšuje poptávku po modelech, které využívají hluboké učení a schopnost strojů identifikovat a kategorizovat položky. Bez ohledu na trh je anotace obrázků centrem vašich nejlepších výsledků počítačového vidění.

A konečně, přijetí technik anotací obrázků může být přínosem pro mnoho podniků, jako je strojové učení, zdravotnictví a elektronický obchod. Při provádění úkolů, jako je rozpoznávání objektů, segmentace a klasifikace, mohou tyto techniky zvýšit efektivitu a přesnost.

Mohou také snížit náklady na lidskou práci a pomoci podnikům při rozhodování na základě dat. Pro dosažení nejlepších výsledků je nezbytný výběr správného nástroje a zajištění vysoké kvality anotací.

můžete také prozkoumat některé nejlepší generátory obrázků AI pro úžasné obrázky během několika sekund.