Det är ett faktum: din AI-modell är bara så bra som den data den lär sig från. Detta gäller både för text- och bildgenererande algoritmer. Så när bildannoteringar är inkonsekventa, felmärkta eller föråldrade måste AI-utvecklare och dataforskare som hanterar storskaliga projekt hantera ineffektiva arbetsflöden.
Timmar går åt till att manuellt korrigera etiketter, teammedlemmar följer olika standarder och att integrera anteckningar i maskininlärningspipelines blir ett frustrerande hinder.
Om samarbetsproblem och hinder för dataintegration hindrar dig är du inte ensam. Rätt verktyg märker inte bara bilder – de standardiserar, automatiserar och integrerar anteckningar sömlöst i AI-arbetsflöden.
I det här blogginlägget diskuterar vi de bästa verktygen för bildannotering så att ditt team kan lägga mindre tid på att korrigera data och mer tid på att driva AI framåt.
⏰ 60-sekunders sammanfattning
Här är en översikt över de bästa bildannotationsverktygen som finns tillgängliga idag:
- ClickUp: Bäst för uppgiftshantering, samarbete och feedbackhantering
- Labelbox: Bäst för märkning av vektorbilder
- SuperAnnotate: Bäst för högprecisions- och komplex bildannotering
- V7: Bäst för automatisering av bild- och videoannotering i stor skala
- CVAT: Bäst för komplexa objektmärkningsdata i maskininlärningsprojekt
- LabelMe: Bäst för polygonbaserad objektmärkning inom datorseende
- Hive AI: Bäst för högprecis, mänsklig bildannotering i stor skala
- VoTT: Bäst för träning i objektdetektering
- Playment: Bäst för högkvalitativ 3D- och LiDAR-databeskrivning
- Scale AI: Bäst för AI-assisterad komplex dataannotering
- LabelImg: Bäst för snabb och enkel annotering av objektdetektering
- RectLabel: Bäst för avancerad form- och nyckelpunktsannotering
- Dataloop: Bäst för AI-assisterad annotering i stora projekt
Vad är bildannotering?
Bildannotering innebär att märka bilder med specifik information för att hjälpa AI-system att känna igen och förstå dem. Detta innebär att man lägger till metadata till bilder, till exempel identifierar objekt, skisserar former eller markerar texturer och färger.
När din smarttelefonkamera till exempel upptäcker och fokuserar på ansikten använder den bildannotering. Programvaran är tränad med tusentals märkta bilder för att känna igen mänskliga drag, vilket förbättrar fotografering, säkerhet och autonom körning.
Här är ett exempel på hur bildannotering fungerar. Genom att märka varje objekt i en bild kan algoritmen läsa den bättre och vidta lämpliga åtgärder.
Vad ska du leta efter i bildannotationsprogram?
Nyckeln till att använda en bildannotationsprogramvara är inte bara bättre algoritmer, utan att se till att alla matar in rena, enhetliga data i dem.
Den bästa anteckningsprogramvaran hjälper till att omvandla röriga indata till ordnade data som förbättrar AI-träningen.
Här är några funktioner du bör prioritera när du letar efter bildannotationsprogramvara:
- 🖍️ Annoteringsmångsidighet: Verktyget bör stödja flera annoteringsmetoder, såsom bounding boxes för objektdetektering, polygoner för komplexa former och semantisk segmentering för precision på pixelnivå.
- 🤝 Samarbetsverktyg: Leta efter bildannotationsprogramvara som möjliggör realtidsarbete i team, delade arbetsytor, rollbaserad åtkomst och feedbackloopar för att förbättra samarbetet och eliminera redundans.
- 🧩 Intuitiv design: Ett överskådligt gränssnitt minskar inlärningskurvan, så att användarna kan fokusera på noggrannhet och effektivitet.
- 🚀 Skalbarhet: Verktyget ska kunna hantera stora uppgifter (tusentals bild-/videoannoteringar) utan att kompromissa med hastighet eller kvalitet.
- ⚡AI-driven automatisering: Leta efter funktioner som automatisk märkning, anteckningsförslag och dataförstärkning för att påskynda arbetsflöden och förbättra modellens robusthet.
- 🔗 Integrationsmöjligheter: Säkerställ smidig kompatibilitet med befintliga system, såsom molnlagring, projektledningsverktyg och ML-ramverk, för att upprätthålla smidiga arbetsflöden.
Bästa programvaran för bildannotering för att märka dina bilder perfekt
Låt oss dyka in i de bästa bildannotationsprogrammen, med början med vår interna favorit – ClickUp.
1. ClickUp (Bäst för uppgiftshantering, samarbete och feedbackhantering)
Det är redan en utmaning att hantera stora datamängder, och de flesta verktyg för bildannotering ökar bara komplexiteten på grund av bristen på funktioner för samarbete i realtid.
ClickUp möjliggör smidigt samarbete genom att direkt integrera avancerade bildannotationsfunktioner i dina projektarbetsflöden.
ClickUp Proofing Tool
Du kan enkelt kommentera bilder, PDF-filer och videor med ClickUps korrekturverktyg. Det gör att du kan lägga till kommentarer till bilder och tilldela dem till dina teammedlemmar för snabb åtgärd. Inga fler ändlösa e-posttrådar eller förlorade kommentarer, bara tydlig, omfattande feedback som håller projekten igång!
Så här kan du kommentera en bild i ClickUp:
- Lägg till kommentarer direkt och omvandla feedback till uppgifter med ett enda klick.
- Öppna filen direkt i en uppgift
- Klicka på ”Lägg till kommentarer” för att markera exakt vilka områden som behöver uppmärksammas.
Förutom att vara ett korrekturverktyg fungerar ClickUp som en brainstorming-plattform med funktioner för samarbete i realtid.
ClickUp Whiteboards
Med ClickUp Whiteboards kan du skissa fritt, markera bilder, koppla ihop idéer, formatera text, lägga till klisterlappar och omvandla anteckningar till uppgifter utan att tappa takten. Lägg till kommentarer för att enkelt omvandla alla idéer till åtgärder!
💡Proffstips för ditt arbetsflöde:
- Börja med whiteboardmallar för att ladda upp bilder för gruppdiskussioner.
- Kommentera med pilar, former och text för att markera viktiga element.
- Samarbeta live och omvandla idéer till uppgifter direkt
- Konvertera visuella anteckningar till uppgifter direkt i ClickUp och upprätthåll kontinuiteten i arbetsflödet.
Du kan också skapa AI-bilder i ClickUp Whiteboards för att ge referenser och dela mer sammanhang. Istället för att bara beskriva en idé kan du skapa en bild med ClickUp Brain och kommentera den för att visa relationer, steg eller insikter.
ClickUp-uppgifter
Arbetar du med stora bildannotationsprojekt?
ClickUp Tasks kan hjälpa dig att skapa ett anpassat arbetsflöde. Du kan lägga till olika typer av uppgifter, till exempel "anteckningar i ramrutor" och "textmärkning", lägga till anpassade uppgiftsstatusar, ställa in uppgiftsprioriteringsnivåer och länka relaterade och beroende uppgifter.
ClickUps bästa funktioner
- Spela in och dela videoinspelningar med ClickUps inbyggda klippverktyg ClickUp Clips. Med Clips kan du spela in din skärm och lämna feedbackkommentarer i samma tråd.
- Kommentera PDF-filer, bilder och videor direkt i uppgifterna utan att behöva byta app.
- Fäst kommentarer på exakta områden i bilderna för att eliminera tvetydigheter i feedbacken.
- Aktivera markeringar och kommentarer för flera användare för att förbättra teamarbetet och samarbetet.
- Konvertera kommentarer direkt till uppgifter för att effektivisera arbetsflödet och säkerställa praktiska resultat.
- Synkronisera smidigt med Slack, Zoom och Microsoft Office för att öka produktiviteten på olika plattformar.
Begränsningar i ClickUp
- Vissa användare upplever en brant inlärningskurva på grund av antalet tillgängliga funktioner och anpassningsalternativ.
Priser för ClickUp
- Gratis för alltid
- Obegränsat: 7 $/månad per användare
- Företag: 12 USD/månad per användare
- Företag: Kontakta oss för prisuppgifter
- ClickUp Brain: Lägg till i valfri betald plan för 7 USD/månad per användare
ClickUp-betyg och recensioner
- G2: 4,7/5 (över 9 000 recensioner)
- Capterra: 4,6/5 (över 4 000 recensioner)
Vad säger verkliga användare om ClickUp?
ClickUp har verktyg för att visualisera dina processer, mål osv. Det är det ultimata verktyget för samarbete och har förbättrats ytterligare, särskilt med tillägget av Whiteboard View.
ClickUp har verktyg för att visualisera dina processer, mål osv. Det är det ultimata verktyget för samarbete och har förbättrats ytterligare, särskilt med tillägget av Whiteboard View.
2. Labelbox (bäst för märkning av vektorbilder)
Labelbox är ett intuitivt verktyg för vektorbeteckning som används för att träna AI-modeller i objektdetektering och -igenkänning. Det hjälper till med punktannotering (beteckning av specifika punkter i en bild eller ett dataset), linjeannotering (beteckning av linjära strukturer) och bounding box-annotering (användning av rutor för att markera objekt).
Labelbox AI-assistent lägger automatiskt till etiketter, så att granskare kan koncentrera sig på att förfina resultaten. Du kan också lägga till ytterligare element, såsom text, videor, bilder och anpassade HTML-widgets, för att ge etiketterna mer sammanhang. Detta stödjer robust visuell kommunikation och ökar effektiviteten i anteckningarna.
Labelbox bästa funktioner
- Analysera och justera datamängder effektivt med omfattande verktyg för datautforskning.
- Säkerställ precision med smarta ritverktyg, snabbtangenter och zoom-/panoreringsfunktioner.
- Sök efter bilddata med hjälp av antecknings- och metadatafilter
- Använd arbetsflöden med flera antecknare och granskningsfunktioner för att säkerställa noggrannhet och datakonsistens.
Begränsningar för Labelbox
- Lämpar sig inte för anteckningar på stora bilder på grund av storleksbegränsningar.
- Potentiell variation i mänskliga anteckningar, vilket kan kräva ytterligare kvalitetskontroller
Priser för Labelbox
- Gratis: 500 Labelbox Units (LBUs) per månad
- Startpaket: 0,10 dollar per LBU
- Företag: Anpassad prissättning
Betyg och recensioner av Labelbox
- G2: 4,7/5 (över 30 recensioner)
- Capterra: Otillräckligt med recensioner
Vad säger verkliga användare om Labelbox?
Jag gillar genvägarna i anteckningsverktyget. De är mycket ergonomiska och mekanismerna är utformade för praktiker. Python API gör det möjligt för alla utvecklare att integrera labelbox i sina pipelines. Jag gillar inte att det inte riktigt kan hantera flerkanaliga bilder, som sällan förekommer i normal datorseende men är allmänt förekommande inom vetenskaplig bildbehandling.
Jag gillar genvägarna i anteckningsverktyget. De är mycket ergonomiska och mekanismerna är utformade för praktiker. Python API gör det möjligt för alla utvecklare att integrera labelbox i sina pipelines. Jag gillar inte att det inte riktigt kan hantera flerkanaliga bilder, som sällan förekommer i normal datorseende men är allmänt förekommande inom vetenskaplig bildbehandling.
🧠 Visste du att? AI-bildannotering minskar manuellt arbete med upp till 70 %, vilket påskyndar projekt, ökar produktiviteten och förbättrar datakvaliteten.
3. SuperAnnotate (Bäst för högprecisions- och komplex bildannotering)
SuperAnnotate är ett avancerat bildannotationsprogram som är kompatibelt med alla bildfiltyper, inklusive JPG, JPEG och PNG. Dess objektdetekteringsfunktion hjälper dig att lokalisera, identifiera och markera objekt i begränsningsrutor.
Med verktyget Magic Select kan du dela upp din bild i olika segment och markera objekt för snabbare annotering. Dessutom hjälper dess avancerade anteckningsarbetsflöden dig att anpassa processer efter specifika projektbehov. Detta ökar effektiviteten och säkerställer högkvalitativa anteckningar för komplexa datorvisionsuppgifter.
SuperAnnotates bästa funktioner
- Extrahera och bearbeta text från bilder direkt med OCR
- Kommentera liknande objekt i flera bilder med ett enda klick
- Skapa böjda polygoner snabbare med en intuitiv ritupplevelse
- Modifiera polygoner enkelt genom att lägga till eller ta bort punkter direkt
- Rita polygoner med delade kanter för exakta anteckningar av flera objekt
Begränsningar för SuperAnnotate
- Vissa komplexa segmenteringar kan fortfarande kräva manuellt arbete.
- Gränssnittet saknar kanske avancerade funktioner som helskärmsvisning och kantjustering.
Priser för SuperAnnotate
- Helt gratis
- Fördel: Anpassad prissättning
- Företag: Anpassad prissättning
Betyg och recensioner av SuperAnnotate
- G2: 4,9/5 (över 140 recensioner)
- Capterra: Inte tillräckligt med recensioner
Vad säger verkliga användare om Labelbox?
SuperAnnotate har ett mycket användarvänligt gränssnitt och en omfattande projektledningslogik. Det var enkelt för oss att integrera vårt team i deras arbetsflöden. Supportteamet har alltid varit lyhört för våra frågor eller när vi behövt någon form av vägledning.
SuperAnnotate har ett mycket användarvänligt gränssnitt och en omfattande projektledningslogik. Det var enkelt för oss att integrera vårt team i deras arbetsflöden. Supportteamet har alltid varit lyhört för våra frågor eller när vi behövt någon form av vägledning.
✨Rolig fakta: Bröderna Tigran och Vahan Petrosyan hoppade av sina doktorandprogram i datavetenskap för att bygga SuperAnnotate, och förvandlade sin passion för att lösa utmaningar inom dataannotering till en kraftfull AI-plattform för datorseende.
4. V7 (Bäst för automatisering av bild- och videoannotering i stor skala)
V7 Darwin erbjuder en rad olika anteckningsverktyg för AI-assisterad märkning och komplexa anteckningsuppgifter. Du kan skapa semantiska pixelmasker, vilket sparar tid som annars skulle gå åt till att klassificera varje pixel separat. Dessutom kan du med V7 segmentera oregelbundna former med ett enda klick.
Dess samarbetsverktyg och intuitiva gränssnitt effektiviserar arbetsflöden och säkerställer enhetliga anteckningar mellan team. V7 hjälper AI-utvecklare och dataforskare att förbättra modellens noggrannhet snabbare samtidigt som manuellt arbete i storskaliga datorvisionsprojekt minskas.
V7:s bästa funktioner
- Skapa högkvalitativa AI-träningsuppsättningar med snabb och noggrann märkning
- Hantera anteckningar i flera format, inklusive bilder, videor, PDF-filer och medicinska bilder.
- Anpassa anteckningsriktlinjerna efter specifika projektbehov
- Integrera externa maskininlärningsmodeller för att förbättra anteckningsnoggrannheten
- Kommentera liknande objekt automatiskt för att påskynda repetitiva kommenteringsuppgifter.
Begränsningar i V7
- Automatiserade anteckningar kräver ofta manuell granskning för att säkerställa precision.
- Prestanda som i hög grad är beroende av bilddatans initiala kvalitet
Priser för V7
- Starter och enterprise: Anpassad prissättning
- Demo tillgänglig: Anpassad prissättning
V7-betyg och recensioner
- G2: 4,8/5 (över 50 recensioner)
- Capterra: Otillräckligt med recensioner
Vad säger verkliga användare om V7?
En av de bästa sakerna med detta verktyg är dess användarvänliga funktion för dataannotering. Tack vare funktionerna för automatisk annotering kunde jag enkelt märka min dataset, även för de mest komplexa objekten. Verktyget möjliggör till och med annotering av polygonformer, vilket var till stor hjälp för mig. Jag vill ha fler exportalternativ för min dataset, så att den stöder ett brett spektrum av format.
En av de bästa sakerna med detta verktyg är dess användarvänliga funktion för dataannotering. Tack vare funktionerna för automatisk annotering kunde jag enkelt märka min dataset, även för de mest komplexa objekten. Verktyget möjliggör även annotering av polygonformer, vilket var till stor hjälp för mig. Jag vill ha fler exportalternativ för min dataset, så att den stöder ett brett spektrum av format.
5. CVAT (Bäst för komplexa objektmärkningsdata i maskininlärningsprojekt)
CVAT är en kraftfull öppen källkodsplattform för anteckningar för utvecklare som är väl insatta i verktyg för maskininlärning. Den stöder olika typer av anteckningar, inklusive polygoner, polylinjer, 3D-kuboid och skelett, vilket gör den anpassningsbar till ett brett spektrum av projekt.
Automatisk annotering och interpolering påskyndar arbetsflöden, särskilt för spårning av videoobjekt. CVAT effektiviserar också samarbetet med uppgiftsfördelning, användarroller och framstegsspårning, samtidigt som dess aktiva community erbjuder värdefulla resurser och support.
CVAT:s bästa funktioner
- Möjliggör samarbetsbaserad annotering med samtidig åtkomst för flera användare
- Integrera sömlöst med TensorFlow, PyTorch och andra ramverk för maskininlärning.
- Stöd för flera exportformat för olika ML-ramverk
- Säkerställ anteckningarnas noggrannhet med granskningar, kvalitetskontroller och anpassade valideringsregler.
CVAT-begränsningar
- Det kan vara svårt att hantera lager med överlappande objekt.
- Det går inte att direktanteckna PDF-filer utan konvertering.
CVAT-priser
- Gratis för alltid
- Team-/Solo-plan: 32 $/månad per användare
- Enterprise-plan: Anpassad prissättning
- Lokalt alternativ: Anpassad prissättning
CVAT-betyg och recensioner
- Inte tillräckligt med recensioner
📖 Läs mer: De bästa verktygen för kreativ godkännande
6. LabelMe (Bäst för polygonbaserad objektmärkning inom datorseende)
LabelMe är ett öppen källkodsverktyg för bildannotering med datorseende som specialiserar sig på polygonbaserad bildsegmentering. Dess AI-modeller hjälper dig att annotera bilder med textprompter eller enkla klick, vilket sparar mycket tid och arbete.
LabelMes lättviktiga gränssnitt är lättillgängligt även för dem med minimal teknisk expertis, så det kan användas för att träna AI-modeller eller förbättra arbetsflöden för grafisk design. Det bästa är att LabelMe erbjuder en offline-anteckningsapp för bättre säkerhet och snabb åtkomst.
LabelMes bästa funktioner
- Rita polygoner, rektanglar, cirklar, linjer och punkter för att konturera objekt med precision.
- Stöd för export av anteckningar i populära format som Pascal-VOC och COCO
- Möjliggör effektiv batchbearbetning för omfattande datamängdsannotering
Begränsningar för LabelMe
- Den stöder inte realtidsannotering i samarbete för team.
- Saknar mer avancerade anteckningsalternativ som märkning av nyckelpunkter.
Priser för LabelMe
- Helt gratis
- Startpaket: 19 $ (engångsbetalning)
- Pro: 49 $ (engångsbetalning)
Betyg och recensioner av LabelMe
- Inte tillräckligt med recensioner
7. Hive AI (Bäst för högprecis, mänsklig bildannotering i stor skala)
Hive AI erbjuder högkvalitativa, mänskliga anteckningstjänster som garanterar precision och säkerhet för AI-projekt som kräver nyanserad bedömning. Det utnyttjar ett globalt nätverk av skickliga antecknare för att hantera komplexa uppgifter samtidigt som det implementerar strikta datasäkerhetsåtgärder för att skydda känslig information.
Med anpassningsbara arbetsflöden, kvalitetskontroller och dedikerade projektledare anpassar sig Hive AI efter specifika projektbehov, vilket gör det till ett pålitligt val för organisationer som hanterar storskaliga, riskfyllda AI- och maskininlärningsprojekt.
Hive AI:s bästa funktioner
- Minimera manuell inmatning med smart interpolering för videoanteckningar
- Optimera effektiviteten i modellträningen genom integration av aktivt lärande
- Säkerställ anteckningsnoggrannhet med konsensusbaserad kvalitetskontroll
- Snabba upp repetitiva uppgifter med anpassningsbara snabbtangenter och makron
Begränsningar för Hive AI
- Subjektivitet och tvetydighet i bildtolkning kan leda till inkonsekvenser.
- Potentiella risker för partiskhet i anteckningar, om de inte hanteras korrekt
Priser för Hive AI
- Betala efter användning
Hive AI-betyg och recensioner
- Inte tillräckligt med recensioner
✨ Kul fakta: Hive AI utnyttjar ett globalt nätverk med över 700 000 mänskliga annotatörer, vilket gör det till ett av världens största verktyg för crowdsourcing av dataannotering.
8. VoTT (Bäst för träning i objektdetektering)
VoTT (Visual Object Tracking Tool) är ett verktyg för videoannotering med ett intuitivt gränssnitt och AI-kompatibla märkningsverktyg. Det stöder objektspårning, åtgärdsigenkänning och händelsedetektering, vilket gör det enklare att annotera bilder i komplexa videosekvenser.
VoTT:s objektdetekteringsmodeller effektiviserar också förberedelsen av dataset genom att skapa bounding boxes, rita polygoner och skapa anpassade objektklasser. Du kan integrera det med ramverk för maskininlärning för att säkerställa effektiv modellträning och distribution.
VoTT:s bästa funktioner
- Optimera bildannotering för objektspårning och handlingsanalys i sekvenser
- Kommentera både bilder och videor med stöd för flera format
- Säkerställ exportkompatibilitet med stora ramverk som TensorFlow och PyTorch.
- Integrera sömlöst med Microsoft-verktyg för förbättrad kompatibilitet i arbetsflödet.
VoTT-begränsningar
- Det kan uppstå prestandaproblem med stora datamängder.
- VoTT:s anpassade märkningsalternativ är inte särskilt flexibla.
VoTT-prissättning
- Gratis
VoTT-betyg och recensioner
- Inte tillräckligt med recensioner
📮 ClickUp Insight: Vi upptäckte nyligen att cirka 33 % av kunskapsarbetare skickar meddelanden till 1–3 personer dagligen för att få den information de behöver. Men tänk om du hade all information dokumenterad och lättillgänglig?
Med ClickUp Brains AI Knowledge Manager vid din sida blir kontextväxling ett minne blott. Ställ bara frågan direkt från din arbetsyta, så hämtar ClickUp Brain informationen från din arbetsyta och/eller anslutna tredjepartsappar!
9. Playment (Bäst för högkvalitativ 3D- och LiDAR-datadokumentation)
Playment, som nu ingår i TELUS International, specialiserar sig på att annotera komplexa datatyper, såsom 3D-punktmoln, Light Detection and Ranging (LiDAR) och sensordata för AI/ML-applikationer i autonoma fordon, robotik och mycket mer.
Playment erbjuder heltäckande tjänster för datainsamling, sourcing, förberedelse och annotering. Dessutom levererar företaget skräddarsydda lösningar för bil-, hälso- och sjukvårds- samt detaljhandelsbranschen. Dess expertis gör det till ett bra val för storskaliga, högprecisionsannoteringprojekt.
Playments bästa funktioner
- Möjliggör flerdimensionella anteckningar på 2D- och 3D-bilder, inklusive LiDAR-data.
- Inkludera kvalitetskontrollfunktioner för att upprätthålla dataintegriteten under hela anteckningsprocessen.
- Hantera stora datamängder med skalbara anteckningsarbetsflöden
- Erbjud professionella tjänster med tillgång till erfarna annotatörer för komplexa uppgifter.
Begränsningar för uppspelning
- Det kan vara svårt att upprätthålla en jämn kvalitet med outsourcade anteckningsteam.
- Anpassningsmöjligheterna för anteckningsprocesser kan vara begränsade.
Priser för Playment
- Anpassad prissättning
Betyg och recensioner av Playment
- Inte tillräckligt med recensioner
🧠 Visste du att? LiDAR-marknaden förväntas nå 8,63 miljarder dollar år 2034, med en årlig tillväxt på 18 %. Denna tillväxt driver på utvecklingen av avancerade verktyg för AI-utvecklare, vilket förbättrar applikationer som autonoma fordon och robotik med rikare och mer precisa data för smartare modeller.
10. Scale AI (Bäst för AI-assisterad komplex dataannotering)
Scale AI går utöver traditionell bildmärkning och erbjuder AI-driven förmärkning, aktiv inlärning och kvalitetskontroll för att säkerställa precisa och konsekventa anteckningar. Det tillhandahåller datakureringstjänster, inklusive rensning, filtrering och förstärkning, för att förbättra datakvaliteten och mångfalden.
Med ett stort team av experter på annotering och dataforskare hanterar Scale AI effektivt storskaliga AI/ML-projekt och levererar högkvalitativa, träningsklara data för autonoma system, hälso- och sjukvård samt AI-utvecklingsapplikationer för företag.
Scale AI:s bästa funktioner
- Integrera sömlöst med ledande AI/ML-plattformar för smidig arbetsflödeshantering.
- Spåra förändringar i dataset med versionshantering och återgå enkelt till tidigare versioner.
- Skalera effektivt över stora datamängder med robusta arbetsflöden
- Effektivisera projektledningen med avancerade verktyg för uppgiftsfördelning och uppföljning av framsteg.
Skala AI-begränsningar
- En brant inlärningskurva för nya användare på grund av komplexa funktioner
- Potentiellt höga kostnader för små projekt på grund av anpassade priser
Priser för Scale AI
- Anpassad prissättning
Skala AI-betyg och recensioner
- Inte tillräckligt med recensioner
📖 Läs mer: De bästa AI-verktygen för videoredigering
11. LabelImg (Bäst för snabb och enkel objektdetekteringsannotering)
LabelImg är ett öppen källkodsbaserat, grafiskt bildannotationsverktyg som är utvecklat för snabb och effektiv skapande av bounding boxar i objektdetekteringsuppgifter. Dess minimala beroenden gör installationen smidig på alla operativsystem, medan det användarvänliga gränssnittet säkerställer tillgänglighet för nybörjare.
Som ett aktivt underhållet open source-projekt utvecklas LabelImg genom förbättringar som drivs av communityn, vilket gör det till ett pålitligt val för småskaliga AI-projekt.
LabelImgs bästa funktioner
- Förenkla anteckningar med ett intuitivt grafiskt gränssnitt
- Skapa enkelt bounding boxes för objektdetektering
- Exportera anteckningar i PASCAL VOC XML-format
- Anpassa och utöka funktionaliteten genom dess öppen källkod.
Begränsningar i LabelImg
- Stöder endast anteckningar i begränsningsrutor, vilket begränsar dess användning för mer komplexa uppgifter.
- Tillhandahåller ett grundläggande gränssnitt som kan sakna den djup som krävs för mer detaljerade projekt.
Priser för LabelImg
- Gratis
Betyg och recensioner av LabelImg
- Inte tillräckligt med recensioner
💡Proffstips: Effektivisera ditt arbetsflöde genom att anpassa LabelImg med Python-skript för att automatisera repetitiva uppgifter och integrera dem med dina befintliga verktyg.
12. RectLabel (Bäst för avancerad form- och nyckelpunktsannotering)
RectLabel är specialiserat på högprecisionsbildannotering och erbjuder verktyg som polygoner, Bézier-kurvor och nyckelpunkter för att hantera komplexa visuella data. Utvecklat för AI-team som behöver expertnivåns precision, omvandlar det komplicerade bilder till träningsklara datamängder.
RectLabel levererar nischad precision med funktioner som Core ML-automatisering, YOLO/COCO-export med ett klick och anpassningsbara snabbtangenter, vilket gör annoteringen snabbare och effektivare.
RectLabels bästa funktioner
- Kommentera böjda objekt med precision med kubiska Bézier-kurvor för detaljerad segmentering.
- Skapa jämna, exakta konturer för komplexa former med hjälp av splines.
- Markera viktiga punkter för poseringsuppskattning, ansiktsigenkänning och åtgärdsigenkänning
- Konvertera video till bildrutor och förstärk bilder för att förbättra träningsdatauppsättningar
Begränsningar för RectLabel
- Erbjuder begränsade avancerade automatiseringsverktyg för AI-assisterad märkning
- Kan uppleva fördröjningar vid hantering av stora eller komplexa datamängder
Priser för RectLabel
- Gratisversion
- RectLabel Pro: 19,99 $
RectLabel-betyg och recensioner
- Inte tillräckligt med recensioner
13. Dataloop (Bäst för AI-assisterad annotering i stora projekt)
Dataloop kombinerar bildannotering med en komplett ML-plattform, vilket effektiviserar allt från datamärkning till modellimplementering. Dess AI-assisterade verktyg påskyndar annoteringen genom att först fokusera på högvärdiga bilder samtidigt som de stöder avancerade funktioner som objektdetektering och segmentering.
Detta gör det särskilt kraftfullt för team som hanterar stora bilddatamängder som kräver både effektivitet och noggrannhet.
Dataloops bästa funktioner
- Spåra förändringar i dataset med versionshantering och återgå enkelt till tidigare versioner.
- Integrera sömlöst med MLOps-verktyg för CI/CD och modelldistribution.
- Förbättra samarbetet med användarroller, uppgiftsfördelning och uppföljning av framsteg.
- Säkerställ datakvaliteten med omfattande verktyg för kvalitetskontroll
Begränsningar för Dataloop
- API kan vara begränsat för avancerade integreringar av anteckningar med mänsklig inblandning.
- Meddelanden om problem i pipeline kan försenas, vilket påverkar arbetsflödets effektivitet.
Priser för Dataloop
- Anpassad prissättning
Dataloop-betyg och recensioner
- G2: 4,4/5 (90 recensioner)
- Capterra: Otillräckligt med recensioner
Effektivisera visuell feedback med ClickUp
Alla ovanstående kostnadsfria bildannotationsverktyg hjälper till att automatisera märkning och stöder olika format och tekniker för träning av AI-datauppsättningar. Det viktigaste är dock att välja programvara som passar dina specifika behov.
Om hastighet är din prioritet erbjuder V7 till exempel snabb annotering, medan LabelMe är idealisk för precis polygonbaserad objektmärkning.
Bildannotering är dock användbart även utanför AI-träning, eftersom det också kan förbättra arbetsflödena inom mjukvaruutveckling. Det är här ClickUp utmärker sig som det bästa verktyget för dataannotering.
Med dess korrekturläsnings- och bildannotationsfunktioner kan team ge tydlig visuell feedback på bilder och videor, tilldela uppgifter och spåra ändringar – allt på ett och samma ställe. Detta minskar onödiga fram- och återgångar, vilket gör bildannotationsprocessen mer effektiv.
Registrera dig för ClickUp idag för att säkerställa smidig visuell feedback!