L'annotation d'images est la base d'un étiquetage efficace pour former facilement des modèles d'apprentissage automatique. Découvrez ces meilleurs outils d'annotation d'images pour rendre votre processus efficace.
Qu'est-ce que l'annotation d'image ?
A modèle d'apprentissage automatique traite les images étiquetées une fois l'annotation manuelle terminée pour reproduire les annotations sans surveillance humaine. Toutes les erreurs d'étiquette sont également dupliquées car l'annotation d'image établit les critères que le modèle s'efforce de suivre.
L'étiquetage ou la catégorisation d'une image avec des données descriptives qui aident à identifier et à classer des objets, des personnes ou des scènes dans l'image constituent une annotation d'image.
L'annotation d'images est cruciale dans des disciplines telles que la vision par ordinateur, robotique, et la conduite autonome car elle permet aux robots de comprendre et d'interpréter des données visuelles.
Dessiner des cadres de délimitation autour des éléments d'une image, étiqueter des objets avec du texte ou diviser une image en sections en fonction de leurs caractéristiques visuelles sont des exemples d'annotation d'image.
Avantages de l'utilisation de l'annotation d'images
De nombreux secteurs, notamment le commerce électronique, la santé et la conduite autonome, peuvent tirer profit de l'annotation d'images. Il permet aux machines d'identifier et de catégoriser correctement les objets dans les images. Cela améliore leur capacité à effectuer des activités telles que la détection d'objets, recherche d'image, et diagnostic.
Une productivité, une efficacité et des économies accrues peuvent en résulter. Les photos annotées peuvent également former et améliorer les modèles d'apprentissage automatique, en améliorant leur précision et leur efficacité. La capacité des machines à comprendre et à interpréter les données visuelles est rendue possible par l'annotation d'images, qui fait progresser la science de la vision par ordinateur.
Cas d'utilisation de l'annotation d'images
L'annotation d'image est très utile avec les progrès qui se produisent dans le secteur technologique. Là où tout tourne autour des données, il est également essentiel de bien les étiqueter pour que les modèles puissent mieux les comprendre.
Voyons maintenant quelques-uns des cas d'utilisation de l'annotation d'images.
Détection d'objet
C'est la méthode de localisation et d'identification d'éléments particuliers à l'intérieur d'une image. Un algorithme peut reconnaître les objets d'une photo en utilisant l'annotation d'image pour les étiqueter. Ceci est utile dans des applications telles que les voitures autonomes, qui doivent réaliser et éviter le trafic venant en sens inverse.
Classification d'image
Le processus de placement d'une image dans l'une des nombreuses catégories prédéterminées est connu sous le nom de catégorisation d'images. La bonne catégorie peut être attribuée à l'image via l'annotation d'image. Des applications telles que la modération de contenu, où les photos doivent être classées comme appropriées ou inappropriées, peuvent en bénéficier.
Analyse d'images médicales
Des étiquettes indiquant la présence de cancers, de fractures ou d'autres anomalies peuvent être ajoutées aux images médicales comme les radiographies ou les IRM. Cela facilite une meilleure analyse des images et améliore la précision du diagnostic des professionnels de la santé et des chercheurs.
Bien que nécessitant beaucoup de main-d'œuvre, l'automatisation du contrôle et de la surveillance des stocks avec traitement d'image vaut la peine. L'annotation des images est un élément crucial de la sécurité agile.
Il prend en charge des opérations telles que le suivi des piétons, la reconnaissance faciale pour la détection de vol, la vision thermique, la vision nocturne pendant les heures les plus sombres, la détection de foule, etc. Vous pouvez résoudre des projets complexes sans tracas avec un accès amélioré à une technologie de pointe.
Explorons quelques-uns des meilleurs outils qui peuvent être utilisés pour l'annotation d'images pour un étiquetage efficace.
Markup Hero
Vous pouvez partager instantanément vos photos et fichiers avec Héros du balisage tout en ajoutant des annotations gratuites dans n'importe quel navigateur Web. Il est simple à utiliser et simple à apprendre.
C'est un outil efficace pour l'annotation d'images qui permet aux utilisateurs d'ajouter rapidement différentes formes, flèches, textes et autres composants aux photographies. Les utilisateurs peuvent travailler avec d'autres en temps réel et communiquer visuellement grâce à la conception conviviale de l'outil.
Avec Markup Hero, vous pouvez annoter des photos de différentes manières, par exemple en mettant l'accent sur des informations cruciales, en attirant l'attention sur des régions spécifiques, en ajoutant des étiquettes et des descriptions, etc. Les utilisateurs du programme peuvent également recadrer, redimensionner et faire pivoter les images, ce qui simplifie l'obtention de la photo parfaite.
Les utilisateurs peuvent facilement envoyer et recevoir des commentaires et des commentaires sur les photographies annotées. Au total, Markup Hero est un outil d'annotation d'images simple, adaptable et robuste, parfait pour tous ceux qui souhaitent interagir avec les autres en temps réel et communiquer graphiquement.
Keylabs
Avec l'aide d' Keylabs, les utilisateurs peuvent annoter des photos en ajoutant des cadres de délimitation, des points clés et une segmentation sémantique. Les développeurs d'IA peuvent annoter les images plus efficacement, grâce à Keylabs. La plate-forme comprend tous les styles et méthodes d'annotation d'images, offrant aux développeurs une grande flexibilité.
Les utilisateurs du programme peuvent catégoriser rapidement et correctement les photographies grâce à son interface utilisateur conviviale. Il offre une variété de fonctionnalités pour gérer workflows et mesurer les progrès et permet aux utilisateurs de travailler avec les membres de l'équipe.
Le logiciel offre également des options de personnalisation viables, notamment la création de modèles d'annotation sur mesure et des workflows. Keylabs offre des éléments de contrôle qualité intégrés en conjonction avec ses capacités d'annotation pour garantir l'exactitude et la cohérence des annotations.
Il facilite également les approches d'augmentation des données pour améliorer la quantité et la variété des ensembles de données annotés. Sa segmentation sémantique aide à résoudre les complexités en toute simplicité.
Keylabs est un outil d'annotation d'images flexible qui peut aider à rationaliser la procédure d'annotation des données et à améliorer la précision des machine learning algorithmes.
V7 Labs
L'objectif de Laboratoires V7, un outil d'annotation d'images, est d'aider les organisations et les individus à produire des ensembles de données précis et de haute qualité pour les projets d'apprentissage automatique et de reconnaissance informatique. Le vaste ensemble de fonctionnalités d'annotation de l'outil le rend approprié pour plusieurs situations.
La capacité de V7 Labs à fournir rapidement et efficacement des données d'entraînement de haute qualité est l'une de ses principales caractéristiques. En accélérant le processus d'annotation avec l'annotation assistée par l'IA, l'outil réduit le temps et les efforts nécessaires pour produire des ensembles de données précis.
TensorFlow et PyTorch ne sont que quelques-uns des frameworks d'apprentissage automatique appréciés avec lesquels V7 Labs offre une intégration transparente. Cela permet aux utilisateurs d'exporter facilement des ensembles de données annotés dans le style dont leur infrastructure d'apprentissage automatique préférée a besoin.
L'outil peut considérablement accélérer le processus d'annotation et améliorer la qualité des données de formation grâce à son flux de travail collaboratif et à ses capacités d'annotation assistées par l'IA.
Labelbox
Boîte d'étiquettes est l'outil d'étiquetage vectoriel le plus puissant au monde, axé sur la simplicité, la rapidité et divers cas d'utilisation. Cela a aussi le sens le plus incroyable. Configurez en quelques minutes, adaptez-vous à n'importe quelle taille d'équipe et itérez rapidement pour produire des données d'entraînement précises.
Il est possible d'adapter les annotations aux exigences du projet, y compris l'étiquetage pour la reconnaissance d'objets, la segmentation sémantique et la classification des images.
En utilisant des filtres dynamiques qui fonctionnent sur le contenu, les données ou les incorporations de texte, vous pouvez rapidement et efficacement ajouter des étiquettes aux résultats appropriés à grande échelle et les placer dans une file d'attente pour un examen humain.
Avec la possibilité d'attribuer des tâches, de réviser des notes et de suivre les progrès, Labelbox facilite la coopération entre de nombreux utilisateurs. De plus, il offre des outils d'assurance qualité pour garantir un étiquetage correct et fiable.
Il s'agit de votre ensemble d'outils de référence pour trouver et trier les erreurs. Vous pouvez trouver rapidement des données d'image à l'aide de filtres tels que des annotations pour hiérarchiser les images à étiqueter ou créer des affectations de révision pour résoudre les problèmes les plus urgents.
Scale
Le Échelle outil d'annotation d'image, les utilisateurs peuvent inclure des barres d'échelle ou des règles qui référencent les tailles des objets dans une image. Ceci est particulièrement utile lors de l'examen de photographies de structures complexes, telles que des organismes microscopiques ou des formations géologiques.
Les utilisateurs du programme peuvent annoter des photos avec des étiquettes de texte, des flèches et d'autres formes pour attirer l'attention sur des détails spécifiques.
Avec l'aide de ML, de grands volumes d'images peuvent être annotés avec précision, rapidité et haute qualité à l'aide de pré-étiquetage, d'outils actifs comme la segmentation superpixel et de contrôles de qualité basés sur ML. Les tâches de mise à l'échelle des images peuvent être combinées.
De plus, si l'élément cible est inconnu, il est utile de configurer des tâches d'image pour créer automatiquement une tâche de classification avec consensus.
L'outil d'annotation d'images à l'échelle est fréquemment utilisé avec d'autres outils logiciels d'analyse d'images, tels que des logiciels de segmentation d'images ou d'identification d'objets, pour produire des représentations visuelles complexes d'ensembles de données complexes. C'est un outil crucial pour les chercheurs et les professionnels de plusieurs secteurs qui dépendent d'une analyse d'image précise et approfondie.
SuperAnnotate
SuperAnnoter est une puissante application d'annotation qui permet aux utilisateurs d'annoter rapidement et avec précision des photos et des vidéos. Pour annoter des ensembles de données pour les modèles de vision par ordinateur, il est conçu pour les équipes de vision par ordinateur, les chercheurs en IA et les data scientists.
Les cadres de délimitation, les pointeurs, les polygones, les lignes et la segmentation ne sont que quelques-uns des nombreux types d'annotations pris en charge par SuperAnnotate.
SuperAnnotate propose en outre des outils de contrôle de la qualité tels que la révision automatique et la révision consensuelle pour garantir des annotations de haute qualité. Grâce à l'interface conviviale de l'outil, les équipes peuvent travailler ensemble sans problème et accélérer le processus d'annotation. Il fournit également une excellente requête et gestion des données fonctionnalité qui permet de suivre les données pertinentes et d'améliorer la qualité de l'ensemble de données.
Dans l'ensemble, SuperAnnotate est un excellent outil d'annotation pour les scientifiques des données et les équipes d'apprentissage automatique visant à accélérer la création de leurs modèles de vision par ordinateur, à augmenter la qualité de leurs annotations et à rationaliser leur processus d'annotation.
Supervisely
A l'aide de l'outil d'annotation Superviser, les utilisateurs peuvent annoter et étiqueter des images et des vidéos à utiliser dans des tâches de vision par ordinateur. L'interface conviviale de la plate-forme prend en charge divers types d'annotations, notamment la reconnaissance d'objets, la segmentation, la catégorisation et le suivi.
Avec des options telles que la segmentation polygonale automatique, la forme, la manipulation de texte et l'étiquetage simple, le moteur d'annotation robuste de Supervisely facilite l'annotation.
Les utilisateurs de Supervisely peuvent travailler avec d'autres membres de leur équipe en partageant leur travail, en faisant des commentaires et en passant en revue les annotations. Grâce à l'intégration de la plate-forme avec des cadres d'apprentissage en profondeur bien connus tels que TensorFlow, PyTorch et Caffe, les utilisateurs peuvent également exporter leurs annotations dans différents formats.
Supervisely est un outil d'annotation très apprécié des ingénieurs en vision par ordinateur, des scientifiques des données et des universitaires en raison de ses puissantes fonctionnalités d'annotation et de son interaction sans effort avec l'apprentissage en profondeur cadres. Des leçons et une documentation approfondies sont également disponibles sur le site pour aider les clients à démarrer leurs projets d'annotation rapidement et efficacement.
Scalabel
Échelle aide les gens à améliorer la précision en utilisant des annotations automatisées. Il est conçu dans un souci d'évolutivité, d'adaptabilité et de convivialité. Plusieurs personnes peuvent travailler simultanément sur le même projet grâce au support de collaboration et de contrôle de version de Scalabel.
De plus, il fournit une gamme de fonctionnalités pour le contrôle de la qualité, y compris des outils de révision, de validation et de correction.
L'une des caractéristiques distinctives de Scalabel est sa capacité à interagir avec d'autres frameworks d'apprentissage automatique, tels que TensorFlow, PyTorch, et Caffe, permettant aux utilisateurs de former des modèles directement dans l'application. Avec son Cloud 3D et son suivi vidéo 2D, la prédiction des annotations entre les images est désormais transparente.
Puisqu'il fournit une variété de types d'annotations, d'interaction, de contrôle de version, de contrôle de qualité et d'interaction avec les cadres d'apprentissage automatique, Scalabel est un outil d'annotation robuste et adaptable qui est très apprécié des chercheurs et des développeurs dans le domaine de l'apprentissage automatique.
Eagle
L'outil idéal pour organiser les images et les idées est Aigle. L'outil vise à simplifier l'annotation d'ensembles de données volumineux afin que les modèles de vision par ordinateur puissent être entraînés plus rapidement. Le programme permet également aux utilisateurs de suivre les progrès, de vérifier les annotations de calibre et de voir et de modifier les annotations.
Eagle fournit une interface utilisateur conviviale et encourage travail d'équipe. Il offre plusieurs fonctionnalités utiles, telles que l'organisation des tâches d'étiquetage, la définition des types d'annotations et l'importation/exportation de jeux de données. Eagle vous aide également à gérer correctement de nombreuses images, vous permettant de trouver plus rapidement un ensemble d'images particulier à l'aide de la fonction de dossier intelligent.
De plus, grâce à sa fonction de gestion audio et vidéo, on peut prévisualiser les vidéos sans les ouvrir individuellement.
De plus, il fournit une intégration de services cloud, ce qui simplifie la mise à l'échelle et la gestion d'ensembles de données volumineux à l'aide de Google Cloud. En fin de compte, Eagle est un outil de traitement et d'analyse d'images robuste et adaptable qui fonctionne particulièrement bien pour les applications de reconnaissance et de segmentation d'objets dans l'apprentissage automatique.
RectLabel
Un outil d'étiquetage d'image appelé RectLabel annote des photos pour les applications d'apprentissage automatique. Les utilisateurs peuvent annoter des images à l'aide de ce logiciel convivial en dessinant des coordonnées de boîte englobante autour d'éléments passionnants de l'image. Les cadres de délimitation, les polygones et les lignes ne sont que quelques-uns des différents types d'annotations que l'outil peut gérer.
Plusieurs fonctionnalités offertes par RectLabel aident à garantir la précision et l'efficacité du processus d'annotation. Il dispose également d'un système de marquage intelligent qui accélère l'étiquetage en suggérant automatiquement des étiquettes en fonction des annotations précédentes de l'utilisateur.
De plus, l'outil donne aux utilisateurs un contrôle précis sur la taille et le placement de la boîte englobante, ce qui se traduit par des annotations de haute qualité.
RectLabel permet aux utilisateurs d'extraire les annotations dans plusieurs formats de fichiers différents, notamment JPG, PNG et BMP. RectLabel est un outil puissant et adaptable pour l'annotation d'images qui rationalise la procédure pour les tâches d'apprentissage automatique.
Conclusion
La numérisation mondiale intensifie la demande de modèles qui utilisent l'apprentissage en profondeur et la capacité des machines à identifier et à catégoriser les articles. Quel que soit le marché, l'annotation d'images est la plaque tournante de vos meilleurs résultats en vision par ordinateur.
Enfin, l'adoption de techniques d'annotation d'images peut profiter à de nombreuses entreprises, telles que l'apprentissage automatique, la santé et le commerce électronique. Tout en effectuant des tâches telles que la reconnaissance, la segmentation et la classification d'objets, ces techniques peuvent augmenter l'efficacité et la précision.
Ils peuvent également réduire le coût du travail humain et aider les entreprises à prendre des décisions basées sur les données. Choisir le bon outil et s'assurer que les annotations sont de haute qualité est essentiel pour obtenir les meilleurs résultats.
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