Es ist eine Tatsache: Ihr KI-Modell ist nur so gut wie die Daten, aus denen es lernt. Dies gilt sowohl für Text- als auch für bildgenerierende Algorithmen. Wenn Bildanmerkungen inkonsistent, falsch beschriftet oder veraltet sind, müssen KI-Entwickler und Datenwissenschaftler, die große Projekte verwalten, mit ineffizienten Workflows zurechtkommen. Stunden werden mit der manuellen Korrektur von Beschriftungen verschwendet, Mitglieder des Teams befolgen unterschiedliche Standards und die Integration von Anmerkungen in Pipelines für maschinelles Lernen wird zu einer frustrierenden Hürde.
Wenn Probleme bei der Zusammenarbeit und Hindernisse bei der Datenintegration Sie aufhalten, sind Sie nicht allein. Die richtigen Tools dienen nicht nur der Beschreibung von Bildern – sie standardisieren, automatisieren und integrieren Anmerkungen nahtlos in KI-Workflows. In diesem Blogbeitrag besprechen wir die besten Tools zur Bildbeschreibung, damit Ihr Team weniger Zeit mit der Datenkorrektur und mehr Zeit mit der Weiterentwicklung der KI verbringen kann.
- Labelbox: Am besten für die Beschriftung von Vektorgrafiken 3. SuperAnnotate: Am besten für hochpräzise und komplexe Bildbeschriftungen 4. V7: Am besten für die Automatisierung von Bild- und Video-Annotationen in großem Maßstab 5. CVAT: Am besten für die Beschriftung komplexer Objekte in maschinellen Lernprojekten 6. LabelMe: Am besten für die polygonbasierte Beschriftung von Objekten in der Bildverarbeitung
- Hive AI: Am besten für hochpräzise, von Menschen erstellte Bildanmerkungen in großem Maßstab 8. VoTT: Am besten für das Training der Objekterkennung 9. Playment: Am besten für hochwertige 3D- und LiDAR-Datenanmerkungen 10. Scale AI: Am besten für KI-gestützte komplexe Datenanmerkungen 11. LabelImg: Am besten für schnelle und einfache Anmerkungen zur Objekterkennung
- RectLabel: Am besten für erweiterte Form- und Keypoint-Annotation 13. Dataloop: Am besten für KI-gestützte Annotation in großen Projekten
Testen Sie ClickUp kostenlos## Was ist Bildannotation?
Bildannotation bedeutet, Bilder mit spezifischen Informationen zu versehen, damit KI-Systeme sie erkennen und verstehen können. Dazu gehört das Hinzufügen von Metadaten zu Bildern, wie z. B. das Identifizieren von Objekten, das Umreißen von Formen oder das Markieren von Texturen und Farben. Wenn Ihre Smartphone-Kamera beispielsweise Gesichter erkennt und auf sie fokussiert, verwendet sie Bildannotation. Die Software wird mit Tausenden von beschrifteten Bildern trainiert, um menschliche Features zu erkennen, und treibt so die Fotografie, die Sicherheit und das autonome Fahren voran.
Hier ist ein Beispiel für die Arbeit mit Bildanmerkungen. Durch die Beschreibung jedes Objekts in einem Bild kann der Algorithmus es besser lesen und die entsprechenden Maßnahmen ergreifen. 
via LeewayHertz ## Worauf sollten Sie bei Bildanmerkungssoftware achten? Der Schlüssel zum Betrieb einer Bildanmerkungssoftware sind nicht nur bessere Algorithmen, sondern auch die Sicherstellung, dass jeder saubere, einheitliche Daten in die Software einspeist. Die beste Annotationssoftware
ermöglicht eine nahtlose Zusammenarbeit durch die direkte Integration fortschrittlicher Features zur Bildannotation in Ihre Workflows für Projekte. #### ClickUp Tool zur Prüfung von Dokumenten Mit dem Tool zur Prüfung von Dokumenten von
LabelMe ist ein Open-Source-Tool zur Bildannotation, das auf polygonbasierte Bildsegmentierung spezialisiert ist. Mit seinen KI-Modellen können Sie Bilder mit Textaufforderungen oder einfachen Klicks annotieren und so viel Zeit und Aufwand sparen. Die leichtgewichtige Benutzeroberfläche von LabelMe ist auch für Personen mit minimalen technischen Kenntnissen leicht zugänglich, sodass sie zum Trainieren von KI-Modellen oder zur Verbesserung von
https://clickup.com/blog/graphic-design-workflow// Workflows für Grafikdesign /%href/ verbessern. Das Beste daran ist, dass LabelMe eine App für Anmerkungen im Offline-Modus bietet, die für mehr Sicherheit und schnellen Zugriff sorgt. #### Die besten Features von LabelMe Zeichnen von Polygonen, Rechtecken, Kreisen, Linien und Punkten für präzise Umrisse von Objekten Support für den Export von Anmerkungen in beliebten Formaten wie Pascal-VOC und COCO
Effiziente Stapelverarbeitung für umfangreiche Datensatzbeschriftungen #### LabelMe-Limits Echtzeit-Annotationen für Teams werden nicht unterstützt Erweiterte Annotationsoptionen wie Keypoint-Beschriftungen fehlen #### LabelMe-Preise *Für immer kostenlos
- Starter: 19 $ (einmalige Zahlung) *Pro: 49 $ (einmalige Zahlung) #### LabelMe-Bewertungen und -Rezensionen
Nicht genügend Bewertungen ### 7. Hive AI (Best for high-accuracy, human-powered image annotation at scale)
via Hive AI Hive AI bietet hochwertige, von Menschen betriebene Annotationsdienste, die Präzision und Sicherheit für KI-Projekte gewährleisten, die ein differenziertes Urteilsvermögen erfordern. Das Unternehmen nutzt ein globales Netzwerk qualifizierter Annotatoren, um komplexe Aufgaben zu bewältigen, und setzt dabei strenge Datensicherheitsmaßnahmen zum Schutz sensibler Informationen um.
Mit anpassbaren Workflows, Qualitätskontrollen und engagierten Projektmanagern passt sich Hive AI an spezifische Projektanforderungen an und ist damit eine vertrauenswürdige Wahl für Organisationen, die große, risikoreiche Projekte im Bereich KI und maschinelles Lernen verwalten.
Hive AI beste Features Minimierung manueller Eingaben durch intelligente Interpolation für Video-Annotationen Optimierung der Effizienz des Modelltrainings durch aktive Lernintegration Sicherstellung der Genauigkeit von Annotationen durch konsensbasierte Qualitätskontrolle Beschleunigung sich wiederholender Aufgaben durch anpassbare Tastenkürzel und Makros #### Hive AI Limits Subjektivität und Mehrdeutigkeit bei der Bildinterpretation können zu Inkonsistenzen führen Potenzielle Verzerrungsrisiken bei Annotationen, wenn sie nicht korrekt verwaltet werden
Hive KI-Preise Umlagefinanzierung #### Hive KI-Bewertungen und -Rezensionen Nicht genügend Rezensionen ✨ Fun Fact: Hive KI nutzt ein globales Netzwerk von über 700.000 menschlichen Annotatoren und ist damit eines der weltweit größten Crowdsourcing-Tools für Datenannotationen. ### 8. VoTT (Best for object detection training) 
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VoTT (Visual Object Tracking Tool) ist ein Tool zur Videoannotation mit einer intuitiven Benutzeroberfläche und KI-fähigen Tools zur Beschreibung. Es unterstützt die Nachverfolgung von Objekten, die Erkennung von Aktionen und die Erkennung von Ereignissen und erleichtert so die Annotation von Bildern in komplexen Videosequenzen. Die Modelle zur Objekterkennung von VoTT optimieren auch die Vorbereitung von Datensätzen, indem sie Begrenzungsrahmen erstellen, Polygone zeichnen und benutzerdefinierte Objektklassen erstellen. Sie können es in Frameworks für maschinelles Lernen integrieren, um ein effizientes Training und die Bereitstellung von Modellen zu gewährleisten.
VoTT beste Features Optimieren Sie die Bildannotierung für die Nachverfolgung von Objekten und die Analyse von Aktionen in Sequenzen Beschriften Sie Bilder und Videos mit Unterstützung für mehrere Formate Stellen Sie die Exportkompatibilität mit wichtigen Frameworks wie TensorFlow und PyTorch sicher Nahtlose Integration in Microsoft-Tools für eine verbesserte Kompatibilität des Workflows #### VoTT Einschränkungen Bei großen Datensätzen kann es zu Leistungsproblemen kommen Die benutzerdefinierten Beschreibungsoptionen von VoTT sind nicht besonders flexibel #### VoTT Preise
- Free #### VoTT-Bewertungen und -Rezensionen Nicht genügend Bewertungen *📮 ClickUp Insight: Wir haben kürzlich herausgefunden, dass etwa undefined
täglich 1 bis 3 Personen kontaktieren, um den benötigten Kontext zu erhalten. Aber was wäre, wenn Sie alle Informationen dokumentiert und jederzeit verfügbar hätten? Mit undefined
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9. Playment (Best for high-quality 3D and LiDAR data annotation) 
via Playment Playment, jetzt Teil von TELUS International, ist auf die Annotation komplexer Datentypen spezialisiert, wie z. B. 3D-Punktwolken, Light Detection and Ranging (LiDAR) und Sensordaten für KI/ML-Anwendungen in autonomen Fahrzeugen, Robotik und mehr. Playment bietet End-to-End-Datenerfassungs-, Beschaffungs-, Vorbereitungs- und Annotationsdienste an. Darüber hinaus bietet es maßgeschneiderte Lösungen für die Automobil-, Gesundheits- und Einzelhandelsbranche. Seine Expertise macht es zu einer guten Wahl für groß angelegte, hochpräzise Annotationsprojekte. #### Die besten Features von Playment Ermöglicht mehrdimensionale Annotationen auf 2D- und 3D-Bildern, einschließlich LiDAR-Daten Enthält Qualitätskontrollfunktionen zur Aufrechterhaltung der Datenintegrität während des gesamten Annotationsprozesses * Verarbeitet große Datenmengen mit skalierbaren Annotations-Workflows
- Professionelle Dienstleistungen mit Zugang zu erfahrenen Annotatoren für komplexe Aufgaben #### Playment-Einschränkungen Qualitätskonsistenz kann bei ausgelagerten Annotationsteams eine Herausforderung darstellen Anpassungsoptionen für Annotationsprozesse können begrenzt sein #### Playment-Preise Benutzerdefinierte Preise #### Playment-Bewertungen und -Rezensionen Nicht genügend Rezensionen 🧠 Wussten Sie schon? Der LiDAR-Markt wird voraussichtlich 8,63 Milliarden US-Dollar /%href/ bis 2034, mit einem jährlichen Wachstum von 18 %. Dieses Wachstum treibt fortschrittliche tools für KI-Entwickler voran und verbessert Anwendungen wie autonome Fahrzeuge und Robotik mit reichhaltigeren, präziseren Daten für intelligentere Modelle. ### 10. Scale AI (Best for AI-assisted complex data annotation)
via Scale AI Scale AI geht über die traditionelle Bildbeschreibung hinaus und bietet KI-gestützte Vorab-Beschriftung, aktives Lernen und Qualitätskontrolle, um präzise, konsistente Beschriftungen zu gewährleisten. Es bietet Datenkuratierungsdienste, einschließlich Bereinigung, Filterung und Erweiterung, um die Qualität und Vielfalt der Datensätze zu verbessern.
Mit einem großen Team aus erfahrenen Annotatoren und Datenwissenschaftlern verwaltet Scale AI effizient umfangreiche KI/ML-Projekte und liefert hochwertige, trainingsbereite Daten für autonome Systeme, das Gesundheitswesen und KI-Entwicklungsanwendungen für Unternehmen. #### Die besten Features von Scale AI Nahtlose Integration in führende KI/ML-Plattformen für ein reibungsloses Workflow-Management Nachverfolgung von Änderungen an Datensätzen mit Versionierung und einfache Rückkehr zu früheren Versionen * Effiziente Skalierung über große Datenmengen hinweg mit robusten Workflows
- Optimierung des Projektmanagements mit fortschrittlichen tools für die Zuweisung von Aufgaben und die Verfolgung des Fortschritts #### Limits von Scale AI Steile Lernkurve für neue Benutzer aufgrund komplexer Features Potenziell hohe Kosten für kleine Projekte aufgrund benutzerdefinierter Preise #### Preise von Scale AI Benutzerdefinierte Preise #### Bewertungen und Rezensionen von Scale AI Nicht genügend Rezensionen 📖 Weitere Informationen: undefined ### 11. LabelImg (am besten für schnelle und einfache Anmerkungen zur Erkennung von Objekten)
via LabelImg
LabelImg ist ein Open-Source-Tool zur grafischen Bildannotation, das für die schnelle und effiziente Erstellung von Begrenzungsrahmen bei Aufgaben zur Objekterkennung entwickelt wurde. Seine minimalen Abhängigkeiten ermöglichen eine nahtlose Installation auf allen Betriebssystemen, während seine benutzerfreundliche Oberfläche den Zugang für Anfänger erleichtert. Als aktiv gepflegtes Open-Source-Projekt entwickelt sich LabelImg durch Verbesserungen, die von der Community vorangetrieben werden, weiter und ist damit eine zuverlässige Wahl für kleinere Projekte mit KI. #### Die besten Features von LabelImg
- Vereinfachte Anmerkungen mit einer intuitiven grafischen Benutzeroberfläche Einfache Erstellung von Begrenzungsrahmen für die Erkennung von Objekten Export von Anmerkungen im Format PASCAL VOC XML Benutzerdefinierte und erweiterte Funktionen durch Open-Source-Verfügbarkeit #### LabelImg-Einschränkungen Unterstützt nur Begrenzungsrahmen-Anmerkungen, was die Verwendung für komplexere Aufgaben einschränkt Bietet eine grundlegende Benutzeroberfläche, die für detailliertere Projekte möglicherweise nicht ausreichend ist #### LabelImg-Preise Free
LabelImg-Bewertungen und -Rezensionen Nicht genügend Bewertungen *💡Profi-Tipp: Optimieren Sie Ihren Workflow, indem Sie LabelImg mit Python-Skripten benutzerdefiniert anpassen, um sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren und sie in Ihre vorhandenen Tools zu integrieren. ### 12. RectLabel (Best for advanced shape and keypoint annotation) 
via RectLabel
RectLabel ist auf hochpräzise Bildanmerkungen spezialisiert und bietet tools wie Polygone, Bézier-Kurven und Schlüsselpunkte zur Verarbeitung komplexer visueller Daten. Entwickelt für Teams, die KI mit höchster Genauigkeit benötigen, wandelt es komplexe Bilder in trainingsbereite Datensätze um. RectLabel bietet Nischengenauigkeit mit Funktionen wie Automatisierung von Core ML, YOLO/COCO-Export mit einem Klick und anpassbaren Tastenkürzeln, wodurch Anmerkungen schneller und effizienter werden. #### Die besten Features von RectLabel
Präzise Annotation gekrümmter Objekte mit kubischen Bézier-Kurven für eine detaillierte Segmentierung Erstellung glatter, genauer Umrisse für komplexe Formen mit Splines Markierung von Schlüsselpunkten für die Schätzung von Posen, die Gesichtserkennung und die Aktionserkennung Konvertierung von Videos in Einzelbilder und Erweiterung von Bildern zur Verbesserung von Trainingsdatensätzen #### Einschränkungen von RectLabel Bietet nur begrenzte fortgeschrittene Automatisierungstools für die KI-gestützte Beschreibung * Bei der Verarbeitung großer oder komplexer Datensätze kann es zu Verlangsamungen kommen #### Preise für RectLabel
Kostenlose Version
- RectLabel Pro: 19,99 $ #### Bewertungen und Rezensionen zu RectLabel * Nicht genügend Rezensionen ### 13. Dataloop (Best for AI-assisted annotation in large projects)
via Dataloop
- RectLabel Pro: 19,99 $ #### Bewertungen und Rezensionen zu RectLabel * Nicht genügend Rezensionen ### 13. Dataloop (Best for AI-assisted annotation in large projects)
Dataloop kombiniert Bildanmerkungen mit einer vollständigen ML-Plattform und optimiert alles von der Beschreibung der Daten bis hin zur Bereitstellung des Modells. Die KI-gestützten Tools beschleunigen die Anmerkungen, indem sie sich zunächst auf hochwertige Bilder konzentrieren und gleichzeitig erweiterte Funktionen wie die Erkennung und Segmentierung von Objekten unterstützen. Dies macht es besonders leistungsstark für Teams, die mit großen Bilddatensätzen arbeiten, die sowohl Effizienz als auch Genauigkeit erfordern. #### Dataloop best features * Änderungen an Datensätzen mit Versionierung verfolgen und problemlos zu früheren Versionen zurückkehren
- Nahtlose Integration in MLOps-Tools für CI/CD und Modellbereitstellung Verbesserung der Zusammenarbeit durch Rollen für Benutzer, Zuweisung von Aufgaben und Nachverfolgung des Fortschritts Sicherstellung der Datengenauigkeit durch umfassende Tools zur Qualitätskontrolle #### Dataloop-Einschränkungen API kann für erweiterte Annotationsintegrationen mit menschlicher Beteiligung limitiert sein Benachrichtigungen über Probleme in der Pipeline können sich verzögern, was sich auf die Effizienz des Workflows auswirkt #### Dataloop-Preise * Benutzerdefinierte Preise
Dataloop Bewertungen und Rezensionen *G2: 4,4/5 (90 Rezensionen) *Capterra: Nicht genügend Rezensionen ## Visuelles Feedback mit ClickUp optimieren Alle oben genannten kostenlosen Bildannotations-Tools helfen bei der Automatisierung der Beschreibung und unterstützen verschiedene Formate und Techniken für das Training von KI-Datensätzen. Der Schlüssel liegt jedoch in der Auswahl einer Software, die Ihren spezifischen Anforderungen entspricht.
Instanz, wenn Geschwindigkeit Ihre Priorität ist, bietet V7 eine schnelle Beschreibung, während LabelMe ideal für die präzise polygonbasierte Beschreibung von Objekten ist. Die Bildbeschreibung ist jedoch nicht nur für das Training von KI nützlich, sondern kann auch die Workflows bei der Softwareentwicklung verbessern. Hier zeichnet sich ClickUp als das beste Tool zur Datenbeschreibung aus.
Mit seinen Features für Prüfung und Bildanmerkungen können Teams an einem Ort klares visuelles Feedback zu Bildern und Videos geben, Aufgaben zuweisen und Änderungen nachverfolgen. Dies reduziert unnötiges Hin und Her und macht den Prozess der Bildanmerkungen effizienter. /href/ https://clickup.com/signup? Melden Sie sich noch heute für ClickUp /%href/ an, um nahtloses visuelles Feedback zu gewährleisten!