La anotación de imágenes es la base de un etiquetado eficaz para entrenar fácilmente los modelos de aprendizaje automático. Eche un vistazo a estas mejores herramientas de anotación de imágenes para que su proceso sea eficaz.
¿Qué es la anotación de imágenes?
Un modelo de aprendizaje automático procesa las imágenes etiquetadas una vez finalizada la anotación manual para reproducir las anotaciones sin supervisión humana. También se duplica cualquier error de etiquetado porque la anotación de imágenes establece los criterios que el modelo se esfuerza por seguir.
Etiquetar o categorizar una imagen con datos descriptivos que ayuden a identificar y clasificar objetos, personas o escenas dentro de la imagen es una anotación de imagen.
La anotación de imágenes es crucial en disciplinas como la visión por ordenador, la robótica y la conducción autónoma porque permite a los robots comprender e interpretar los datos visuales.
Dibujar recuadros delimitadores alrededor de las cosas de una imagen, etiquetar objetos con texto o dividir una imagen en secciones en función de sus características visuales son ejemplos de anotación de imágenes.
Ventajas del uso de la anotación de imágenes
Muchas industrias, como el comercio electrónico, la atención sanitaria y la conducción autónoma, pueden beneficiarse de la anotación de imágenes. Hace posible que las máquinas identifiquen y categoricen correctamente los objetos de las imágenes. Esto mejora su capacidad para realizar actividades como la detección de objetos, la búsqueda de imágenes y el diagnóstico.
De ello puede derivarse un aumento de la productividad, la eficacia y el ahorro de costes. Las fotos anotadas también pueden entrenar y mejorar los modelos de aprendizaje automático, mejorando su precisión y eficacia. La capacidad de las máquinas para comprender e interpretar datos visuales es posible gracias a la anotación de imágenes, que hace avanzar la ciencia de la visión por ordenador.
Casos de uso de la anotación de imágenes
La anotación de imágenes es de gran utilidad con los avances que se están produciendo en el sector tecnológico. Cuando todo gira en torno a los datos, también es esencial etiquetarlos correctamente para que los modelos los comprendan mejor.
Veamos ahora algunos de los casos de uso de la anotación de imágenes.
Detección de objetos
Es el método de localizar e identificar elementos concretos dentro de una imagen. Un algoritmo puede reconocer los objetos de una foto utilizando la anotación de imágenes para etiquetarlos. Esto es útil en aplicaciones como los coches autodirigidos, que deben darse cuenta y esquivar el tráfico que se aproxima.
Clasificación de imágenes
El proceso de colocar una imagen en una de las muchas categorías predeterminadas se conoce como categorización de imágenes. La categoría correcta puede asignarse a la imagen mediante la anotación de la imagen. Aplicaciones como la moderación de contenidos, en las que las fotos deben clasificarse como apropiadas o inapropiadas, pueden beneficiarse de ello.
Análisis de imágenes médicas
Pueden añadirse etiquetas que indiquen la presencia de cánceres, fracturas u otras anomalías a imágenes médicas como radiografías o resonancias magnéticas. Esto facilita un mejor análisis de las imágenes y aumenta la precisión diagnóstica de los profesionales médicos y los investigadores.
Aunque requiere mucho trabajo, automatizar el control de inventarios y la vigilancia con el procesamiento de imágenes merece la pena. La anotación de imágenes es un componente crucial de la seguridad ágil.
Admite operaciones como el seguimiento de peatones, el reconocimiento facial para la detección de robos, la visión térmica, la visión nocturna en las horas más oscuras, la detección de multitudes, etc. Puede resolver proyectos complejos sin complicaciones con un mayor acceso a la tecnología avanzada.
Exploremos algunas de las principales herramientas que pueden utilizarse para la anotación de imágenes para un etiquetado eficaz.
Markup Hero
Puede compartir instantáneamente sus fotografías y archivos con Markup Hero mientras añade anotaciones gratuitas en cualquier navegador web. Es fácil de usar y sencillo de aprender.
Es una herramienta eficaz para la anotación de imágenes que permite a los usuarios añadir rápidamente diferentes formas, flechas, texto y otros componentes a las fotografías. Los usuarios pueden trabajar con otros en tiempo real y comunicarse visualmente gracias al diseño fácil de usar de la herramienta.
Con Markup Hero, puede anotar fotografías de varias formas, como enfatizar información crucial, llamar la atención sobre regiones específicas, añadir etiquetas y descripciones, y mucho más. Los usuarios del programa también pueden recortar, redimensionar y rotar las imágenes, lo que simplifica la obtención de la toma perfecta.
Los usuarios pueden enviar y recibir comentarios y opiniones sobre las fotografías anotadas con facilidad. En conjunto, Markup Hero es una herramienta de anotación de imágenes sencilla, adaptable y robusta, perfecta para cualquiera que desee interactuar con otros en tiempo real y comunicarse gráficamente.
Keylabs
Con la ayuda de Keylabs, los usuarios pueden anotar fotos añadiendo cuadros delimitadores, puntos clave y segmentación semántica. Los desarrolladores de IA pueden anotar imágenes de forma más eficaz gracias a Keylabs. La plataforma incluye todos los estilos y métodos de anotación de imágenes, lo que proporciona a los desarrolladores una gran flexibilidad.
Los usuarios del programa pueden categorizar rápida y adecuadamente las fotografías gracias a su interfaz de usuario fácil de usar. Ofrece una gran variedad de funciones para gestionar los flujos de trabajo y medir los progresos, y permite a los usuarios colaborar con los miembros de un equipo.
El software también ofrece opciones de personalización viables, incluida la creación de plantillas de anotación a medida y flujos de trabajo personalizados. Keylabs ofrece elementos de control de calidad integrados junto con sus capacidades de anotación para garantizar la corrección y coherencia de las anotaciones.
También facilita los enfoques de aumento de datos para mejorar la cantidad y variedad de los conjuntos de datos anotados. Su segmentación semántica ayuda a resolver complejidades con total facilidad.
Keylabs es una herramienta flexible de anotación de imágenes que puede ayudar a agilizar el procedimiento de anotación de datos y mejorar la precisión de los algoritmos de aprendizaje automático.
Laboratorios V7
El objetivo de V7 Labs, una herramienta de anotación de imágenes, es ayudar a organizaciones y particulares a producir conjuntos de datos precisos y de alta calidad para proyectos de aprendizaje automático y reconocimiento informático. El amplio conjunto de características de anotación de la herramienta la hace apropiada para diversas situaciones.
La capacidad de V7 Labs para proporcionar datos de entrenamiento de alta calidad de forma rápida y eficaz es una de sus principales características. Al acelerar el proceso de anotación con la anotación asistida por IA, la herramienta disminuye el tiempo y el esfuerzo necesarios para producir conjuntos de datos precisos.
TensorFlow y PyTorch son sólo algunos de los marcos de aprendizaje automático más conocidos con los que V7 Labs ofrece una integración perfecta. Esto facilita a los usuarios la exportación de conjuntos de datos anotados en el estilo que necesite su marco de aprendizaje automático preferido.
La herramienta puede acelerar sustancialmente el proceso de anotación y mejorar el calibre de los datos de entrenamiento gracias a su flujo de trabajo colaborativo y a sus capacidades de anotación asistida por IA.
Labelbox
Labelbox es la herramienta de etiquetado vectorial más potente del mundo, centrada en la simplicidad, la velocidad y los diversos casos de uso. También tiene el sentido más increíble. Se configura en cuestión de minutos, se adapta a cualquier tamaño de equipo y se itera rápidamente para producir datos de entrenamiento precisos.
Es posible adaptar las anotaciones a los requisitos del proyecto, incluido el etiquetado para el reconocimiento de objetos, la segmentación semántica y la clasificación de imágenes.
Al emplear filtros dinámicos que operan sobre el contenido, los datos o las incrustaciones de texto, puede añadir etiquetas de forma rápida y eficaz a los resultados apropiados a escala y ponerlos en cola para su revisión humana.
Con la posibilidad de asignar tareas, revisar notas y hacer un seguimiento del progreso, Labelbox facilita la cooperación entre numerosos usuarios. Además, ofrece herramientas de control de calidad para garantizar un etiquetado correcto y fiable.
Este es su conjunto de herramientas para encontrar y solucionar los errores. Podrá encontrar rápidamente datos de imágenes utilizando filtros como la anotación para priorizar qué imágenes etiquetar o crear tareas de revisión para abordar los problemas más acuciantes.
Escala
Con la herramienta de anotación de imágenes Escala, los usuarios pueden incluir barras de escala o reglas que hagan referencia a los tamaños de los objetos de una imagen. Esto resulta especialmente útil cuando se examinan fotografías de estructuras complicadas, como organismos microscópicos o formaciones geológicas.
Los usuarios del programa pueden anotar las fotos con etiquetas de texto, flechas y otras formas para llamar la atención sobre detalles específicos.
Con la ayuda de ML, se pueden anotar grandes volúmenes de imágenes de forma precisa, rápida y con alta calidad utilizando el preetiquetado, herramientas activas como la segmentación de superpíxeles y comprobaciones de calidad basadas en ML. Se pueden combinar las tareas de escalado de imágenes.
Además, si el objeto de destino es desconocido, resulta útil configurar las tareas de imagen para construir un trabajo de clasificación con consenso de forma automática.
La herramienta de anotación de imágenes a escala se utiliza frecuentemente con otras herramientas de software de análisis de imágenes, como el software de segmentación de imágenes o de identificación de objetos, para producir intrincadas representaciones visuales de conjuntos de datos complejos. Es una herramienta crucial para investigadores y profesionales de diversos sectores que dependen de un análisis de imágenes preciso y minucioso.
SuperAnnotate
SuperAnnotate es una potente aplicación de anotación que permite a los usuarios anotar fotos y vídeos de forma rápida y precisa. Para anotar conjuntos de datos para modelos de visión por ordenador, está hecha para equipos de visión por ordenador, investigadores de IA y científicos de datos.
Cuadros delimitadores, punteros, polígonos, líneas y segmentación son sólo algunos de los muchos tipos de anotación que admite SuperAnnotate.
SuperAnnotate ofrece además herramientas de control de calidad como la revisión automática y la revisión consensuada para garantizar anotaciones de alta calidad. Gracias a la interfaz fácil de usar de la herramienta, los equipos pueden trabajar juntos sin problemas y acelerar el proceso de anotación. También proporciona una excelente función de consulta y gestión de datos que ayuda a rastrear los datos relevantes y mejora la calidad del conjunto de datos.
En definitiva, SuperAnnotate es una excelente herramienta de anotación para los científicos de datos y los equipos de aprendizaje automático que deseen acelerar la creación de sus modelos de visión por ordenador, aumentar la calidad de sus anotaciones y agilizar su proceso de anotación.
De forma supervisada
Con la ayuda de la herramienta de anotación Supervisely, los usuarios pueden anotar y etiquetar imágenes y vídeos para su uso en tareas de visión computerizada. La interfaz de fácil manejo de la plataforma admite varios tipos de anotación, como el reconocimiento de objetos, la segmentación, la categorización y el seguimiento.
Con opciones como la segmentación poligonal automática, la manipulación de formas y texto y el etiquetado directo, el sólido motor de anotación de Supervisely facilita la anotación.
Los usuarios de Supervisely pueden colaborar con otros miembros de su equipo compartiendo su trabajo, haciendo comentarios y revisando las anotaciones. Gracias a la integración de la plataforma con conocidos marcos de aprendizaje profundo como TensorFlow, PyTorch y Caffe, los usuarios también pueden exportar sus anotaciones en varios formatos.
Supervisely es una herramienta de anotación muy apreciada entre ingenieros de visión por ordenador, científicos de datos y académicos debido a sus potentes funciones de anotación y a su interacción sin esfuerzo con marcos de aprendizaje profundo. También dispone de lecciones y documentación en profundidad para ayudar a los clientes a iniciar sus proyectos de anotación de forma rápida y eficaz.
Scalabel
Scalabel ayuda a las personas a mejorar la precisión mediante anotaciones automatizadas. Está hecho pensando en la escalabilidad, la adaptabilidad y la facilidad de uso. Varias personas pueden trabajar simultáneamente en el mismo proyecto gracias al soporte de colaboración y control de versiones de Scalabel.
Además, ofrece una serie de funciones para el control de calidad, incluidas herramientas de revisión, validación y corrección.
Una de las características distintivas de Scalabel es su capacidad para interactuar con otros marcos de aprendizaje automático, como TensorFlow, PyTorch y Caffe, lo que permite a los usuarios entrenar modelos directamente dentro de la aplicación. Con su nube 3D y su seguimiento de vídeo 2D, la predicción de anotaciones entre fotogramas es ahora fluida.
Dado que ofrece una gran variedad de tipos de anotación, interacción, control de versiones, control de calidad e interacción con marcos de aprendizaje automático, Scalabel es una herramienta de anotación robusta y adaptable muy apreciada por investigadores y desarrolladores en el campo del aprendizaje automático.
Eagle
La herramienta ideal para organizar imágenes e ideas es Eagle. La herramienta pretende simplificar la anotación de conjuntos de datos masivos para que los modelos de visión por ordenador puedan entrenarse con mayor rapidez. El programa también permite a los usuarios realizar un seguimiento del progreso, comprobar el calibre de las anotaciones y ver y cambiar las anotaciones.
Eagle proporciona una interfaz de usuario fácil de usar y fomenta el trabajo en equipo. Ofrece varias funciones útiles, como la organización de las tareas de etiquetado, la definición de los tipos de anotación y la importación/exportación de conjuntos de datos. Eagle también le ayuda a gestionar adecuadamente muchas imágenes, permitiéndole encontrar más rápidamente un conjunto de imágenes concreto mediante la función de carpetas inteligentes.
Además, con su función de gestión de audio y vídeo, se pueden previsualizar los vídeos sin necesidad de abrirlos individualmente.
Por otra parte, proporciona integración con servicios en la nube, lo que simplifica el escalado y la gestión de conjuntos de datos masivos mediante Google Cloud. En definitiva, Eagle es una herramienta de procesamiento y análisis de imágenes robusta y adaptable que funciona especialmente bien para aplicaciones de reconocimiento y segmentación de objetos en el aprendizaje automático.
RectLabel
Una herramienta de etiquetado de imágenes llamada RectLabel anota fotos para aplicaciones de aprendizaje automático. Los usuarios pueden anotar imágenes utilizando este software de fácil manejo dibujando coordenadas de cajas delimitadoras alrededor de elementos interesantes de la imagen. Cajas delimitadoras, polígonos y líneas son sólo algunos de los distintos tipos de anotación que puede manejar la herramienta.
Varias capacidades que ofrece RectLabel ayudan a garantizar la precisión y eficacia del proceso de anotación. También cuenta con un sistema de etiquetado inteligente que agiliza el etiquetado sugiriendo automáticamente etiquetas basadas en las anotaciones previas del usuario.
Además, la herramienta ofrece a los usuarios un control preciso sobre el tamaño y la colocación del cuadro delimitador, lo que da como resultado anotaciones de alta calidad.
RectLabel permite a los usuarios extraer las anotaciones en varios formatos de archivo diferentes, incluidos JPG, PNG y BMP. RectLabel es una herramienta potente y adaptable para la anotación de imágenes que agiliza el procedimiento de los trabajos de aprendizaje automático.
Conclusión
La digitalización global está intensificando la demanda de modelos que utilicen el aprendizaje profundo y la capacidad de las máquinas para identificar y categorizar elementos. Independientemente del mercado, la anotación de imágenes es el eje de sus resultados más excelentes en visión por ordenador.
Por último, la adopción de técnicas de anotación de imágenes puede beneficiar a muchos negocios, como el aprendizaje automático, la atención sanitaria y el comercio electrónico. Al realizar tareas como el reconocimiento de objetos, la segmentación y la clasificación, estas técnicas pueden aumentar la eficacia y la precisión.
También pueden reducir el coste de la mano de obra humana y ayudar a las empresas a tomar decisiones basadas en datos. Elegir la herramienta adecuada y asegurarse de que las anotaciones son de alta calidad es esencial para obtener los mejores resultados.
también puede explorar algunos de los mejores generadores de imágenes AI para obtener imágenes asombrosas en segundos.