Liste ultime des meilleurs outils d'annotation d'images gratuits et payants
À en juger par le rythme actuel de création des données, l'annotation des données n'est pas une tâche facile, et la capacité des algorithmes que nous utilisons aujourd'hui à fonctionner efficacement dépend de l'annotation des données. Les ordinateurs ne peuvent pas interpréter les situations ou fournir un contexte comme le font les humains, c'est pourquoi l'annotation des données a été créée pour établir ces connexions. C'est l'approche humaine dans la boucle de annotation contenu comme le texte et les audiovisuels (images et vidéos) afin qu'ils puissent être correctement reconnus par les modèles de ML et utilisés pour faire des prédictions précises.
L'annotation d'images en apprentissage automatique et en apprentissage profond peut être définie comme le processus d'annotation d'une image avec des annotations, impliquant généralement une approche humaine dans la boucle et l'aide occasionnelle d'un ordinateur. Il s'agit de classer une image à l'aide d'outils d'annotation, afin de montrer aux données les caractéristiques que vous souhaitez que votre modèle reconnaisse par lui-même, et ce principalement pour que le système soit capable de reconnaître des objets avec une plus grande précision. Cela se fait généralement avec des ensembles de données qui sont utilisés pour entraîner les algorithmes ML.
Image annotation et annotation d'image sont des expressions utilisées de manière interchangeable lorsqu'il s'agit de décrire l'art de classer ou d'identifier des images pour former des algorithmes d'apprentissage automatique. Les deux processus doivent être exécutés avec beaucoup de précision et de clarté. La principale différence réside dans le fait que l'annotation aide le système à reconnaître les données pertinentes via computer vision , tandis que annotation est utilisé pour entraîner des algorithmes avancés à reconnaître des modèles à l'avenir, afin qu'ils soient capables de prendre des décisions par eux-mêmes.
1. Isahit lab :
Il s'agit d'un outil d'annotation d'images extrêmement facile à utiliser qui vous permet d'annoter gratuitement un nombre illimité d'images. Il vous permet également d'inviter des équipes et des utilisateurs à vous aider dans vos projets d'annotation. Isahit a passé des années à développer cet outil d'annotation intuitif et a pu tirer parti de son expérience dans la gestion de projets annotation par l'intermédiaire de sa plateforme d'externalisation.
2. CVAT :
CVAT est un acronyme qui signifie Computer Vision Annotation Tool. Il s'agit d'un outil d'annotation libre et gratuit développé par Intel qui prend également en charge l'annotation vidéo. Il possède également une interface conviviale qui facilite l'annotation. Pour commencer à utiliser CVAT, vous devez d'abord créer un compte sur cvat.org, après quoi vous aurez accès à l'outil et pourrez commencer à annoter vos données.
3. Labelme :
Labelme est un outil d'annotation open source que vous pouvez utiliser pour traiter des ensembles d'images. L'une des principales caractéristiques de l'outil est l'option "Liste de fichiers" en bas à droite. Cette option peut s'avérer utile lorsque vous avez beaucoup d'images à annoter, car elle réduit le risque d'oublier des images. Le seul inconvénient de Labelme est que votre fichier ne peut être sauvegardé qu'au format JSON.
1. V7 :
V7 est un outil d'annotation automatisé qui combine la gestion d'ensembles de données, l'annotation d'images et de vidéos, et l'apprentissage automatique de modèles d'apprentissage machine pour mener à bien les tâches d'annotation. La plateforme permet aux équipes de stocker, gérer, annoter et automatiser leurs flux de travail d'annotation de données dans des vidéos, des images, des données médicales et d'autres formats. Les options de prix commencent à partir de 150 $.
2. Labelbox:
Labelbox offre des outils annotation alimentés par l'IA, annotation l'automatisation, force de travail la gestion des données, entre autres services, ainsi qu'une puissante API pour l'intégration. La plateforme offre une option de coloration superpixel pour la segmentation sémantique et une interface utilisateur conviviale.
3. Boucle de données :
Il s'agit d'une plateforme d'annotation tout-en-un basée sur le cloud, avec des outils intégrés et une automatisation capable de produire des ensembles de données de haute qualité. La plateforme prend en charge l'ensemble du cycle de vie de l'IA, y compris l'annotation, l'évaluation et l'amélioration des modèles en utilisant une approche humaine dans la boucle. Elle offre également des outils pour les tâches de reconnaissance de base telles que la détection, la classification, les points clés et la segmentation, tout en prenant en charge les données image et vidéo. Il propose également des flux de travail d'équipe avancés avec une indexation rationalisée des données et une prise en charge de la vidéo.
Lorsque vous annotez des images, il est très important que vous choisissiez un très bon outil, car cela aura une incidence directe sur la qualité de votre travail traité. Vous devez tenir compte de certains critères tels que la fonctionnalité, l'efficacité, le formatage, l'application et le prix pour trouver un outil qui réponde à vos besoins. Il existe de nombreux outils d'annotation d'images et vous devez faire vos recherches avec soin pour être sûr de choisir l'outil qui vous convient le mieux, à vous et à votre projet.
Si vous avez un grand volume d'images à annoter, l'externalisation peut être une solution intelligente. Des entreprises comme isahit proposent des services d'image annotation qui vous fournissent non seulement l'outil d'annotation, mais aussi une personne formée et qualifiée ( force de travail ) pour annoter vos données avec précision et efficacité.
Avec isahit, vous pouvez être sûr que votre projet d'annotation est entre de bonnes mains. Leur site force de travail , diversifié et qualifié, s'engage à vous fournir des données annotées de haute qualité, en veillant à ce que votre projet soit achevé dans les délais et à votre satisfaction. En externalisant vos besoins en images annotation , vous pouvez gagner du temps et des ressources, et vous concentrer sur d'autres aspects importants de votre projet.
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 !
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 :
Pour
Cons
Code source : https://github.com/opencv/cvat
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
Pour
Cons
Ne propose pas d'annotation vidéo
Code source : https://github.com/tzutalin/labelImg
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
Pour
Cons
Code source : https://github.com/tzutalin/labelImg
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
Pour
Cons
Code source- https://github.com/Cartucho/OpenLabeling
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
Pour
Cons
Code source https://github.com/jiesutd/YEDDA
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
Pour
Cons
Code source https://github.com/falcony-io/ml-annotate
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.
Le succès ou l'échec de votre projet d'IA sera déterminé par les outils d'annotation des données que vous utilisez pour enrichir vos données en vue de l'entraînement et du déploiement de modèles d'apprentissage automatique.
Le processus de annotation des données pour montrer les résultats que vous voulez que votre modèle d'apprentissage automatique prévoie est appelé annotation des données dans l'apprentissage automatique. Vous marquez un ensemble de données avec les qualités que vous voulez que votre système d'apprentissage automatique apprenne à reconnaître en annotation, annotation, en les transcrivant ou en les traitant.
Un outil d'annotation de données est une solution qui peut être utilisée pour annoter des données de formation de qualité industrielle pour l'apprentissage automatique. Il peut être basé sur le cloud, sur site ou conteneurisé. Les caractéristiques essentielles d'un logiciel d'annotation de données sont les suivantes : Le texte, l'image, la vidéo, l'audio, les séries temporelles et les données de capteurs sont tous des exemples de types de données qui peuvent être annotés avec eux. Ils prennent en charge l'annotation en 2-D, 3-D, vidéo, audio, transcription et texte.
L'annotation commence et se termine par une compréhension approfondie de la manière de gérer l'ensemble de données que vous allez annoter. Vous devez confirmer que l'outil que vous envisagez d'utiliser importera et prendra réellement en charge le grand volume de données et de formats de fichiers dont vous avez besoin pour annoter en tant qu'élément crucial de votre processus. Les ensembles de données peuvent être recherchés, filtrés, triés, clonés et fusionnés à l'aide de cette méthode.
La qualité de vos données déterminera les performances de vos modèles d'apprentissage automatique et d'IA. Les processus de contrôle de la qualité (CQ) et de vérification peuvent être facilités par des outils d'annotation des données. Idéalement, l'outil inclura le contrôle de la qualité dans le cadre du processus d'annotation.
Que vous annotiez des informations personnelles sensibles et protégées ou votre propre propriété intellectuelle de valeur, vous voudrez garder vos données en sécurité. Les outils doivent restreindre les téléchargements de données et limiter les droits de visualisation d'un annotateur aux données qui ne lui sont pas attribuées.
1. Déterminez l'usage que vous allez en faire : Avant tout, le type de données que vous souhaitez annoter ainsi que vos procédures de travail influenceront le choix de l'outil. Le texte, l'image et la vidéo peuvent tous être annotés à l'aide d'outils. La vidéo annotation est possible avec certains logiciels d'image annotation . Par conséquent, choisissez un outil en fonction de vos objectifs.
2. Quelles sont les exigences en matière de contrôle de la qualité ?
Votre outil d'annotation des données doit également tenir compte de la manière dont vous souhaitez mesurer et contrôler la qualité. Des éléments de contrôle de la qualité (CQ) sont inclus dans de nombreux outils accessibles dans le commerce, et ils peuvent examiner, fournir un retour d'information et corriger les activités.
3. force de travail formation : Que vos données soient annotées par des employés ou des sous-traitants, par le crowdsourcing ou par un prestataire externe, votre site force de travail devra avoir accès à votre outil d'annotation des données et être formé à son utilisation, avec des instructions spécifiques à votre cas d'utilisation.
CVAT est un outil d'annotation en ligne, gratuit et open-source, qui peut être utilisé pour annoter des données d'images et de vidéos pour les algorithmes computer vision .
Il dispose d'un tableau de bord avec une liste de projets et de tâches d'annotation, ainsi que de l'interpolation de formes entre les images clés, de raccourcis pour les activités les plus importantes, et d'un tableau de bord avec une liste de projets et de tâches d'annotation. Les principales tâches d'apprentissage automatique supervisé sont prises en charge par CVAT. L'identification d'objets, la classification d'images et la segmentation d'images sont autant de choses qui peuvent être faites avec des images.
Kili Technology est une plateforme annotation pour les données d'entraînement. Kili Technology offre un outil unique pour annoter, trouver et résoudre les problèmes, simplifier les DataOps et accélérer considérablement la construction d'une IA fiable.
Kili Technology propose 3 plans pour ces clients, une offre gratuite limitée à 5 utilisateurs et 1000 annotations par mois et deux plans payants de 20 000 à 500 000 annotations incluses ainsi que l'ajout d'une force de travail externe. Kili Technology et isahit sont des partenaires principaux, Kili est le principal partenaire technologique d'isahit, et inversement, isahit fournit à Kili une équipe diversifiée, compétente et engagée force de travail.
Labelsudio est un outil annotation de données flexible pour tous les types de données. Préparez des données d'entraînement pour computer vision, le traitement du langage naturel, la parole, la voix et les modèles vidéo.
Labelboxest conçue pour vous aider à améliorer votre boucle d'itération des données d'entraînement. Elle s'articule autour de trois piliers principaux : la capacité d'annoter les données, de diagnostiquer les performances du modèle et de hiérarchiser les tâches en fonction de vos résultats. En utilisant les dernières technologies d'automatisation annotation , vous pouvez réduire les coûts d'annotation de 50 à 80 %, itérer trois fois plus vite sur vos données d'IA pour construire des modèles plus performants et travailler plus efficacement avec les scientifiques des données, annotateurs, et les experts du domaine avec Labelbox.
Scale est une plateforme de données permettant d'annoter d'énormes quantités de données de capteurs 3D, d'images et de vidéos. Cet outil d'annotation de données prend en charge plusieurs formats de données et peut être utilisé pour une série d'applications computer vision , telles que la détection d'objets, la classification et la reconnaissance de texte. Ses API d'annotation LiDAR, image, vidéo et NLP permettent aux équipes d'apprentissage automatique des entreprises de se concentrer sur l'élaboration de modèles différenciés plutôt que sur les données annotation .
V7 est une plateforme d'annotation automatisée qui combine la gestion des ensembles de données, l'annotation d'images et de vidéos et l'apprentissage du modèle autoML pour exécuter automatiquement les tâches annotation . V7 permet aux équipes de stocker, de gérer, d'annoter et d'automatiser les opérations d'annotation des données dans les images, les vidéos, les données médicales, les images de microscopie, le traitement des PDF et des documents, et d'autres formats.
Vous voulez découvrir d'autres outils ? Nous partageons avec vous cette liste d'outils annotation de données !
L'annotation en interne peut vous limiter en termes de volume et créer un certain biais dans l'annotation.
Aujourd'hui, les entreprises annotation de données peuvent faire toute la différence dans la formation de vos algorithmes : en formant et en encadrant une équipe diversifiée, compétente et engagée force de travail, soutenue et stimulée par une équipe de projet qui veille à la qualité des annotations et suit vos projets au quotidien.
De plus, l'externalisation de vos annotations peut également être l'occasion pour l'entreprise de générer un impact social positif parmi les annotateurs ! Isahit est le premier et le seul acteur de l'industrie à offrir un service agile et socialement responsable, annotation de données , basé sur l'intelligence humaine.
Ils construisent, forment et déploient un force de travail personnalisé et diversifié sur les projets numériques de leurs clients : annotation de données, formation aux algorithmes, etc. tout en générant un réel impact positif avec leur force de travail: un revenu complémentaire 5x plus élevé que la moyenne dans leur pays, des formations gratuites et une communauté bienveillante sur laquelle s'appuyer. Certifié BCorp depuis 2021, isahit révolutionne le monde de la data annotation et de l'outsourcing en le rendant éthique.
La sophistication et les fonctionnalités de votre outil d'annotation des données ont un impact sur la façon dont vous et votre équipe planifiez le flux de travail, le contrôle de la qualité et de nombreux autres domaines de votre travail sur les données. Un outil qui ne tient pas compte de votre site force de travail et de vos processus vous fera perdre du temps et de l'efficacité en vous obligeant à contourner des fonctions que vous auriez souhaité voir inhérentes au produit. Avant de choisir votre outil, vérifiez ses fonctionnalités et définissez vos besoins ! Et si vous souhaitez augmentez pour vos projets d'annotation, faites appel à une personne externe, compétente et engagée force de travail (avec éthique) !
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