Le guide ultime des meilleurs outils d'annotation open source 2023

Chaque projet unique a un besoin spécifique en matière d'outils d'annotation. On peut avoir besoin d'un outil d'annotation d'image, d'un outil d'annotation de texte, d'un outil d'annotation de vidéo ou d'une combinaison de ces outils. Avec un tel choix d'outils, trouver le bon outil peut être un processus frustrant. Mais ne vous inquiétez pas, nous avons dressé une liste des meilleurs outils d'annotation open source en 2022. Continuez à lire pour trouver le meilleur outil d'annotation pour vos besoins uniques !

Les meilleurs annotateurs d'images et de vidéos

CVAT

L'outil d'annotation Computer Vision est un annotateur d'images et de vidéos puissant et efficace. Il est open source et basé sur le web, et bien que son interface utilisateur ne soit pas très intuitive, les amateurs et les professionnels pourront en tirer parti après avoir surmonté la courbe d'apprentissage.

Caractéristiques principales :

• Basé sur le web
• Maintenu par Intel
• L'annotation est semi-automatique

Pour

• Basé sur le web 
• Intégrations avec des tiers
• Facile à déployer sur les réseaux locaux
• Tutoriels disponibles en ligne
• Prise en charge de divers types de fichiers

Cons

• Pas de support client
• La CVAT doit être maintenue dans son échelle
• Pas de support pour les fichiers pdf
• Courbe d'apprentissage : la maîtrise de l'interface utilisateur peut prendre plusieurs jours.

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Code source : https://github.com/opencv/cvat

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Labelimg 

Labelimg existe depuis plus de 5 ans et est l'un des outils les plus populaires et les plus fiables pour l'annotation d'images graphiques sur le Web. Il possède une interface simple et assez intuitive, ce qui le rend très facile à utiliser.

Caractéristiques principales

• Écrit en Python
• L'interface graphique est en QT
• Les annotations sont enregistrées et exportées sous forme de fichiers XML.
• Doit être installé localement

Pour

• Peut être utilisé hors ligne pour plus de sécurité
• Interface simple et intuitive, même pour les débutants

Cons

• La version par défaut ne propose qu'un seul type d'annotation (boîte englobante).
• Doit être installé localement

Ne propose pas d'annotation vidéo

Code source : https://github.com/tzutalin/labelImg

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LabelMe

LabelMe est un ensemble de données open source d'images numériques avec des annotations. Libre d'utilisation, il a été créé par le laboratoire d'informatique et d'intelligence artificielle du MIT en 2008, et les utilisateurs sont autorisés à contribuer à la bibliothèque. Il dispose d'une bibliothèque volumineuse, décrite par certains comme canonique.

Caractéristiques principales

• Réalisé par le Laboratoire d'informatique et d'intelligence artificielle du MIT

Pour

• Six différents types d'annotations proposés
• Interface utilisateur personnalisable
• Peut être utilisé à la fois en ligne et hors ligne

Cons

• Les fichiers peuvent uniquement être exportés et enregistrés au format JSON.
• Aucune capacité de gestion de programme
• Faible niveau de précision

Code source : https://github.com/tzutalin/labelImg

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OpenLabeling 

OpenLabeling est un outil robuste pour l'annotation d'images et de vidéos dans les applications computer vision . Créé par João Cartucho, cet outil a été mis sous licence en 2018.

Caractéristiques principales

• Fonctionne en Python
• Caractéristiques d'un modèle pré-entraîné 

Pour

• Plusieurs formats d'annotation sont disponibles, par exemple PascalVOC et YOLODarknet.
• Fonction d'apprentissage profond disponible

Cons

• Python et OpenCV doivent être téléchargés pour utiliser cet outil.

Code source- https://github.com/Cartucho/OpenLabeling

Les meilleurs outils d'annotation de texte

YEDDA

Développé pour annoter des morceaux de texte, YEDDA est capable de travailler dans de nombreuses langues, y compris l'anglais et le chinois. Texte, symboles et même emojis peuvent être annotés avec précision par ce super outil.

Yedda prend également en charge l'annotation par raccourci, ce qui augmente l'efficacité de l'annotation manuelle du texte.

Caractéristiques principales

• Fonctionne en Python, nécessite une préinstallation de Python.
• Prise en charge de l'annotation des raccourcis

Pour

• Capacité de collaboration
• Interfaces utilisateur pour les administrateurs et les annotateurs.

Cons

• Les utilisateurs se plaignent de quelques bogues lors de l'utilisation de cet outil.
• Non disponible hors ligne

Code source https://github.com/jiesutd/YEDDA

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ML-Annotate

Autre annotateur de texte open source populaire, ML-Annotate est l'un des premiers choix pour beaucoup lorsqu'il s'agit d'annoter du texte. Développé par 

Caractéristiques principales

• Fonctionne avec Python

Pour

• Des utilisateurs administratifs peuvent être ajoutés
• L'interface utilisateur est entièrement personnalisable, et des instructions sont fournies pour effectuer les modifications.
• Prise en charge de l'annotation multi-classes, multi-labels et binaire
• Peut être utilisé hors ligne

Cons

• La bibliothèque de données n'est pas incluse.

Code source https://github.com/falcony-io/ml-annotate

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Nous espérons que cela vous a été utile ! Si vous êtes toujours indécis, vous pouvez consulter notre tableau ci-dessous pour une version résumée de toutes les informations ci-dessus.

Tableau comparatif des annotations d'images et de vidéos

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