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Nov 14, 2023

Beste Bildanmerkungstools im Jahr 2023

Was ist Bildanmerkung? Nachdem die menschliche Annotation abgeschlossen ist, erfolgt ein maschinelles Lernen

Was ist Bildanmerkung?

Nachdem die menschliche Anmerkung abgeschlossen ist, untersucht ein maschinelles Lernmodell automatisch die markierten Bilder, um dieselben Anmerkungen zu generieren. Da die Bildanmerkung die Standards definiert, die das Modell zu erfüllen versucht, werden etwaige Beschriftungsfehler ebenfalls repliziert.

Bei der Bildanmerkung handelt es sich um den Prozess der Beschriftung oder Kategorisierung eines Bildes mit beschreibenden Daten, die dabei helfen, im Bild enthaltene Objekte, Personen und Situationen zu identifizieren und zu klassifizieren.

Da sie Robotern hilft, visuelle Eingaben zu verstehen und zu interpretieren, ist die Bildanmerkung für Computer Vision, Robotik und autonomes Fahren von entscheidender Bedeutung. Ein Bild kann auf viele Arten mit Anmerkungen versehen werden, beispielsweise durch das Zeichnen von Begrenzungsrahmen um Elemente, das Betiteln dieser Elemente oder das Segmentieren entsprechend ihrer visuellen Eigenschaften.

Hier sind einige der besten Bildanmerkungstools, die Sie im Jahr 2023 ausprobieren sollten:

Mit Markup Hero können Sie Fotos mit Beschriftungen und Erklärungen versehen, wichtige Details hervorheben, die Aufmerksamkeit auf bestimmte Bereiche lenken und vieles mehr. Mit der Anwendung können Benutzer außerdem die Größe von Bildern ändern, sie spiegeln und drehen, sodass sie ganz einfach die gewünschten Ergebnisse erzielen.

Kommentierte Bilder können problemlos zwischen Benutzern zum Kommentieren und Diskutieren geteilt werden. Markup Hero ist ein benutzerfreundliches, flexibles und leistungsstarkes Bildanmerkungstool, das sich ideal für die kollaborative und visuelle Kommunikation in Echtzeit eignet.

Mit Keylabs können Benutzer Bilder mit Bildunterschriften, Tags und anderen Informationen wie Begrenzungsrahmen, wichtigen Punkten und semantischer Segmentierung versehen. Dank Keylabs können KI-Forscher und -Entwickler beim Kommentieren von Fotos Zeit sparen. Dank der umfassenden Unterstützung der Plattform für alle Bildannotationsstile und -methoden stehen Entwicklern vielfältige Möglichkeiten zur Verfügung. Aufgrund des intuitiven Designs der Software können Benutzer Bilder effizient in mehrere Kategorien sortieren. Es ermöglicht Benutzern die Zusammenarbeit und bietet Tools zur Verwaltung von Prozessen und zur Überwachung des Fortschritts.

Das Programm ist außerdem hochgradig anpassbar und bietet Funktionen wie die Entwicklung einzigartiger Anmerkungsvorlagen und personalisierter Prozesse. Zusätzlich zu den Anmerkungsfunktionen bietet Keylabs integrierte Qualitätskontrollmaßnahmen, um die Genauigkeit und Konsistenz der Anmerkungen sicherzustellen.

V7 Labs ist ein Bildanmerkungstool, das Unternehmen und Einzelpersonen bei der Erstellung hochwertiger Datensätze für maschinelles Lernen und Computer-Vision-Forschung unterstützen soll. Die vielseitigen Anmerkungsfunktionen dieser Anwendung machen sie in vielen Situationen nützlich. Das Hauptmerkmal von V7 Labs ist die Fähigkeit, qualitativ hochwertige Trainingsdaten effizient und schnell bereitzustellen. Mithilfe der KI-gestützten Annotation verkürzt das Tool den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Generierung spezifischer Datensätze.

Mehrere beliebte ML-Bibliotheken, darunter TensorFlow und PyTorch, können problemlos in V7 Labs integriert werden. Annotierte Datensätze können problemlos in das Format exportiert werden, das für das vom Benutzer gewählte Framework für maschinelles Lernen erforderlich ist. Aufgrund seines kollaborativen Annotations-Workflows und der KI-gestützten Annotationsfunktionen hat das Tool das Potenzial, die Annotationszeit zu verkürzen und die Qualität der Trainingsdaten erheblich zu verbessern.

Labelbox ist aufgrund seiner Benutzerfreundlichkeit, Geschwindigkeit und Vielseitigkeit das leistungsstärkste Vektorbeschriftungstool. Das macht auch in jeder Hinsicht perfekte Logik möglich. Machen Sie sich schnell einsatzbereit, passen Sie sich an Teams jeder Größe an und generieren Sie mit geringem Aufwand hochwertige Trainingsdaten. Beschriftungen zur Objektidentifizierung, semantische Segmentierung und Bildklassifizierung sind nur einige Beispiele dafür, wie die Anmerkungen an die Anforderungen eines bestimmten Projekts angepasst werden können.

Labelbox ermöglicht die Zusammenarbeit mehrerer Personen, indem Aufgaben zugewiesen, Notizen überprüft und Fortschritte überwacht werden. Es bietet außerdem Qualitätssicherungstools, um sicherzustellen, dass die Etiketten korrekt und vertrauenswürdig sind. Dynamische Filter, die auf Inhalte, Daten oder Texteinbettungen wirken, ermöglichen es Ihnen, relevante Ergebnisse effektiv und schnell in großem Maßstab zu kennzeichnen, bevor Sie sie an eine Überprüfungswarteschlange senden.

Mit dem Anmerkungstool „Bild skalieren“ können Benutzer einem Bild Maßstabsbalken oder Lineale hinzufügen, um eine visuelle Referenz für Elementgrößen bereitzustellen. Dies ist besonders nützlich, um Fotos von komplizierten Strukturen wie winzigen Tieren oder geologischen Formationen anzusehen. Benutzer können den Fotos im Programm Textbeschriftungen, Pfeile und andere Formen hinzufügen, um bestimmte Aspekte hervorzuheben.

Vorbeschriftung, aktive Tools wie Superpixel-Segmentierung und ML-basierte Qualitätsprüfungen ermöglichen eine genaue, schnelle und qualitativ hochwertige Annotation großer Bilder. Eine Kombination von Bildskalierungsaufgaben ist möglich. Bildaufgaben können so eingerichtet werden, dass automatisch ein Klassifizierungsauftrag mit Konsens erstellt wird, wenn das Zielobjekt unbekannt ist.

SuperAnnotate ist eine leistungsstarke Software zum Kommentieren von Bildern und Filmen in kurzer Zeit. Es wurde für Computer-Vision-Teams, KI-Forscher und Datenwissenschaftler entwickelt, um Datensätze für die Verwendung mit Computer-Vision-Modellen zu kommentieren. Mit SuperAnnotate können Sie Ihre Bilder auf verschiedene Weise mit Anmerkungen versehen, z. B. durch Begrenzungsrahmen, Zeiger, Polygone, Linien und Segmentierung.

SuperAnnotate verfügt außerdem über Qualitätskontrollfunktionen wie automatische Überprüfung und Konsensüberprüfung, um sicherzustellen, dass Ihre Anmerkungen korrekt sind. Das intuitive Design dieses Tools ermöglicht eine einfache Zusammenarbeit zwischen Teammitgliedern und ein schnelles Annotationstempo. Darüber hinaus pflegt und erweitert die ausgewählte Abfrage- und Datenverwaltungsfunktion den hochwertigen Datensatz.

Supervisely ist ein nützliches Tool zum Kommentieren und Beschriften von Bildern und Videos zur Verwendung in Bildverarbeitungsanwendungen. Objektidentifizierung, Segmentierung, Klassifizierung und Verfolgung sind einige Annotationstypen, die mithilfe der intuitiven Benutzeroberfläche der Plattform durchgeführt werden können. Die leistungsstarke Annotations-Engine von Supervisely vereinfacht die Annotation mit Funktionen wie automatisierter Polygonsegmentierung, Form, Textmanipulation und einfacher Beschriftung.

Benutzer von Supervisely können an einem Projekt zusammenarbeiten, indem sie Anmerkungen, Kommentare und Entwürfe veröffentlichen und überprüfen. Dank der Kompatibilität mit gängigen Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Caffe ermöglicht die Plattform Benutzern den Export ihrer Anmerkungen in verschiedenen Formaten.

Skalierbarkeit, Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit standen bei der Gestaltung im Vordergrund. Die Verwendung automatischer Anmerkungen, die Scalabel ermöglicht, erhöht die Präzision. Dank der Unterstützung für Zusammenarbeit und Versionskontrolle von Scalabel können mehrere Entwickler gleichzeitig an demselben Projekt arbeiten. Elemente zur Qualitätssicherung, einschließlich Überprüfungs-, Validierungs- und Korrekturtools, sind ebenfalls enthalten.

Scalabel zeichnet sich dadurch aus, dass es mit anderen Frameworks für maschinelles Lernen wie TensorFlow, PyTorch und Caffe kommunizieren kann, um das In-App-Modelltraining zu erleichtern. Dank der Kombination aus 3D-Cloud und 2D-Video-Tracking ist die Vorhersage von Anmerkungen zwischen Bildern einwandfrei.

RectLabel ist ein Bildbeschriftungstool, das dabei hilft, Bilder für die Verwendung beim maschinellen Lernen mit Anmerkungen zu versehen. Das Tool unterstützt viele Anmerkungen, einschließlich Begrenzungsrahmen, Polygone und Linien. Das Programm ist für jedermann einfach zu bedienen und ermöglicht es Benutzern, Fotos mit Anmerkungen zu versehen, indem sie Begrenzungsrahmen um interessante Features zeichnen.

RectLabel bietet mehrere Funktionen, die die Zuverlässigkeit und Produktivität des Anmerkungsprozesses verbessern. Es können qualitativ hochwertige Anmerkungen erzielt werden, da das Tool eine differenzierte Kontrolle über die Größe und Position des Begrenzungsrahmens bietet. Ein intelligentes Tagging-System hilft Benutzern außerdem, beim Etikettieren Zeit zu sparen, indem es Vorschläge basierend auf früheren Auswahlen macht.

Makingsense.ai ist eine Internetanwendung zum Beschriften von Fotos, die weder heruntergeladen noch installiert werden muss. Es ist browserbasiert; Daher sind keine aufwändigen Einrichtungsverfahren erforderlich. TensorFlow.js ist eines der beliebtesten Frameworks zum Training neuronaler Netze und dient als Grundlage für Makes Sense AI. Aufgrund seiner zugänglichen und einfachen Funktionen eignet sich das Programm hervorragend zum schnellen Testen von Bildanmerkungen oder kleinen Projekten. MakeSense.AI, ein Online-Bildanmerkungstool, ist unter der GPLv3-Lizenz kostenlos.

CVAT ist ein weit verbreitetes Open-Source-Programm zum Kommentieren von Bildern. Intel-Forscher haben es entwickelt. CVAT steht Unternehmen als Teil der Viso Suite Computer Vision-Anwendungssuite zur Verfügung. 5,7k Sterne auf GitHub Da es auf Github basiert, muss dieses Annotationstool manuell installiert werden. Nach der Einrichtung bietet es mehr Funktionen und Werkzeuge als andere, z. B. Verknüpfungen und die Möglichkeit, benutzerdefinierte Formen für Etiketten zu erstellen. TensorFlow Object Detection und Deep Learning Deployment Toolkit sind nur zwei der vielen Plugins, mit denen CVAT kompatibel ist.

LabelImg ist ein beliebtes, rudimentäres, in Python geschriebenes Tool zur grafischen Bildanmerkung. 14,7k Favoriten auf GitHub Der Einrichtungsvorgang ist unkompliziert und kann in wenigen Minuten über eine Eingabeaufforderung oder ein Terminal abgeschlossen werden. Das Bildanmerkungstool ist hilfreich beim Kommentieren von Datensätzen für Objektidentifizierungsmodelle, funktioniert jedoch am besten mit kleineren Datensätzen (weniger als 10.000 Fotos) und erfordert viel menschliches Eingreifen. Aufgrund seiner Benutzerfreundlichkeit und umfangreichen Dokumentation ist es ein großartiges Werkzeug für unerfahrene ML-Programmierer.

Die Visual Geometry Group (VGG) der Universität Oxford hat VGG Image Annotator (VIA) veröffentlicht, ein kostenloses Open-Source-Programm zum Kommentieren von Bildern. Es bietet eine unkomplizierte Benutzeroberfläche zum Zeichnen von Formen auf Fotos, egal ob Punkte, Linien, Polygone, Rechtecke oder alles andere. Darüber hinaus ermöglicht VIA Benutzern das Kommentieren von Merkmalen und stellt so weiteren Kontext für Anmerkungen bereit.

Objektidentifizierung, Bildsegmentierung und Klassifizierung sind nur einige der vielen Einsatzmöglichkeiten von VIA. CSV, JSON und PASCAL VOC sind annotierte Formate, die importiert und exportiert werden können. VIA kann lokal oder auf einem Webserver bereitgestellt und an verschiedene Anmerkungsanforderungen angepasst werden.

Dataturks ist ein Dienst in der Cloud, der es Benutzern ermöglicht, Bilder mit Anmerkungen zu versehen und Daten zu identifizieren. Begrenzungsrahmen, Polygone und semantische Segmentierung sind nur einige der verfügbaren Anmerkungen. Um präzise Anmerkungen weiter zu gewährleisten, ist es mit Qualitätssicherungstools ausgestattet.

Integrationen mit bekannten ML-Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch und Keras sind auch in Dataturks verfügbar. Das übergeordnete Ziel von Dataturks besteht darin, die Effizienz, Einfachheit und Genauigkeit der Datenannotation zu verbessern, damit ML-Teams ihre Bemühungen auf die Entwicklung effektiverer Modelle konzentrieren können.

Roboflow ist ein Dienst in der Cloud, der zum Kommentieren und Markieren von Daten verwendet werden kann. Die Auswahlmöglichkeiten für Anmerkungen reichen von Polygonen über semantische Segmentierung bis hin zu Begrenzungsrahmen. Um präzise Anmerkungen weiter zu gewährleisten, ist es mit Qualitätssicherungstools ausgestattet.

Eagle ist das beste Programm zum Arrangieren von Bildern und Konzepten. Um das Training von Computer-Vision-Modellen zu beschleunigen, optimiert das Tool die Annotation großer Datensätze. Anmerkungen können angezeigt und bearbeitet werden, der Fortschritt kann verfolgt werden und die Qualität der Annotatoren kann innerhalb der Software überprüft werden.

Eagle verfügt über eine einladende Benutzeroberfläche, die die Zusammenarbeit fördert. Es stehen mehrere nützliche Tools zur Verfügung, wie zum Beispiel das Importieren und Exportieren von Datensätzen und das Organisieren von Kennzeichnungsaktivitäten. Die effizienten Organisationsfunktionen von Eagle machen das Auffinden einer bestimmten Fotosammlung jederzeit einfach. Darüber hinaus können Sie dank der Audio- und Videoverwaltungsfunktionen eine Vorschau der Filme anzeigen, ohne sie separat öffnen zu müssen.

Hasty ist ein Online-Anmerkungstool, das KI zum Kommentieren von Fotos nutzt. Das deutsche Unternehmen nutzt „KI nutzen, um KI zu lehren“, einen Ansatz, der aktives Lernen beinhaltet, um Ihre geplanten Etiketten im Laufe der Zeit zu verbessern. Das Unternehmen nutzt modernste Technologie, um überlegene Algorithmen und Modelle zu entwickeln.

Amazon SageMaker Ground Truth ist ein auf künstlicher Intelligenz basierender Dienst, der Kunden dabei hilft, hochwertige Trainingsdaten für ML-Algorithmen zu generieren. Bildanmerkungen, Objekterkennung und semantische Segmentierung sind nur einige der Funktionen, die es bietet.

Labellerr ist ein auf KI basierendes Smart-Feedback-Produkt, das die Datenpipeline von KI-orientierten Unternehmen mithilfe von Computer-Vision-KI automatisiert. Begrenzungsrahmen, Polygone, automatische Elementidentifizierung und automatisierte semantische Segmentierung sind nur einige der verfügbaren Anmerkungsoptionen. Um präzise Anmerkungen weiter zu gewährleisten, ist es mit Qualitätssicherungstools ausgestattet.

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Prathamesh Ingle ist Maschinenbauingenieur und arbeitet als Datenanalyst. Er ist außerdem ein KI-Praktiker und zertifizierter Datenwissenschaftler mit Interesse an Anwendungen von KI. Er ist begeistert davon, neue Technologien und Fortschritte mit ihren realen Anwendungen zu erkunden