С развитием сферы искусственного интеллекта (AI) увеличивается и спрос на высококачественные инструменты аннотирования изображений. Аннотирование изображений — это процесс добавления в изображения метаданных, например, меток или тэгов, чтобы их было проще распознавать и выполнять по ним поиск машинам. Этот процесс критически важен для обучения моделей ИИ, чтобы они могли точно распознавать и классифицировать изображения.

При таком большом количестве имеющихся инструментов аннотирования изображений может быть сложно понять, какие из них лучше подходят под ваши потребности. Чтобы помочь вам сделать более обоснованное решение, мы составили список двенадцати лучших инструментов аннотирования изображений на 2023 год.

В этой статье мы обсудим критерии, использованные для оценки этих инструментов, их плюсы и минусы, а также сравним их между собой. Также мы приведём отзывы и рейтинги пользователей, варианты цен и тарифов и информацию об интеграции с другим ПО и платформами.

1. Знакомство с инструментами аннотирования изображений

Инструменты аннотирования изображений критически важны для технологии компьютерного зрения, поскольку они помогают точно размечать и маркировать данные. Существует множество инструментов для компаний, стремящихся управлять своим визуальным контентом, например, V7, Labelbox, Keylabs, Scale AI, SuperAnnotate, Dataloop, Hasty и Hive. У некоторых из этих инструментов есть разнообразие функций наподобие разметки изображений и видео, аннотирования текста и разметки аудио.

Точность крайне важна в проектах аннотирования изображений, потому что она влияет на качество датасета и модели ИИ/машинного обучения. Поэтому приоритет выбора мощного и точного инструмента должен быть высоким. Кроме того, совместная работа над контентом может часто сбивать с толку без инструментов аннотирования, особенно когда в проекте участует множество аннотаторов.

Среди лидеров рынка аннотирования медицинских изображений находятся системы Keylabs и V7, специализирующиеся на задачах сегментации, требующих высокой точности. Однако другие изображения или простые фигуры можно с меньшими затратами обрабатывать при помощи других вариантов инструментов.

В 2023 году тренды развития инструментов аннотирования двинулись в сторону управления проектами с учётом внутренних трудностей, например, коммуникаций между отделами и коллективами и так далее.

Инструмент аннотирования изображений Keylabs

2. Критерии оценки инструментов аннотирования изображений

При оценке инструментов можно учитывать множество критериев, в том числе форматы и расширения файлов, эффективность, функциональность, форматирование, сферу применения и цену.

Форматы и расширения файлов — это типы файлов, которые можно аннотировать при помощи инструмента. Важно выбирать инструмент, способный работать с широким спектром форматов и расширений файлов, например, JPEG, PNG, BMP и TIFF. Это гарантирует, что вы сможете аннотировать любые типы данных изображений без необходимости предварительного преобразования.

Ещё одним важным фактором при оценке инструментов аннотирования является эффективность. Ищите инструменты, имеющие такие функции, как пакетная обработка или возможности автоматизации, они позволят экономить время и повысить продуктивность в масштабных проектах аннотирования.

Функциональность тоже играет существенную роль в определении самого подходящего для вашего проекта инструмента. Среди важнейших функций могут быть разметка объектов и изображений для алгоритмов машинного обучения или выполнение задач семантической сегментации для медицинских изображений. Выберите инструмент, имеющий все функции, требуемые для конкретного проекта.

При оценке полезности инструмента аннотирования также следует учитывать форматирование, потому что форматирование на выходе обеспечит прозрачность в процессе проверки другими членами команды или владельцами бизнеса на других платформах. Хорошее ПО аннотирования должно обеспечивать возможность настройки благодаря таким опциям, как стили/размеры шрифтов, и цветовые схемы.

Наконец, ключевым фактором при оценке инструмента является цена, поскольку некоторые сервисы могут взымать оплату по объёму выходных данных, однако бесплатные альтернативы могут иметь меньше функций, чем платные, хотя при минимизации расходов всегда помогает бесплатное ПО.

Тщательно сбалансировав эти критерии и задачи проекта, вы сможете выбрать самый подходящий для своих потребностей инструмент аннотирования изображений, что повысит шансы завершения сложных проектов из сферы гейминга, медицины, научных исследований и так далее; при этом вы сможете сэкономить деньги, повысив свою успешность относительно конкурентов и в конечном итоге достигнув более быстрых и качественных результатов.

3. 12 лучших инструментов аннотирования изображений на 2023 год

Инструменты аннотирования изображений — неотъемлемый элемент процессов машинного обучения и компьютерного зрения. Хороший инструмент может помочь в повышении точности алгоритмов распознавания изображений, обеспечив более высокие результаты с точки зрения восприятия и анализа. Ниже представлен список из 12 лучших инструментов аннотирования изображений, самых популярных среди разработчиков и бизнесов:

1. V7 — этот инструмент с дружественным интерфейсом в основном используется для распознавания объектов с аннотированием при помощи ИИ.

2. Labelbox — универсальный инструмент, имеющий поддержку различных типов аннотаций, например, текстовой классификации, сегментации экземпляров, сегментации многоугольниками.

3. Keylabs создан платформой Keymakr включающей в себя современные, нацеленные на производительность и удобные в использовании инструменты аннотирования со встроенными функциями машинного обручения и управления операциями.

4. Scale AI — позволяет создавать различные типы аннотаций на изображениях, в том числе ограничивающие прямоугольники, ключевые точки, кубоиды, многоугольники.

5. SuperAnnotate — эта платформа предоставляет пользователям мощные инструменты, например, семантическую сегментацию, ключевые точки и рисование линий, которые позволят сэкономить время и повысить точность.

6. Dataloop — всеобъемлющая платформа управления данными с простым интерфейсом, спроектированная для применения быстрых рабочих процессов.

7. Supervisely — имеет более восьмидесяти вариантов аннотирования, упорядоченных в категории, например, двоичную сегментацию или семантическую сегментацию; эта опенсорсная платформа обеспечивает большую гибкость при анализе медицинских изображений и видеокадров.

8. Hive Data — имеет удобные функции наподобие возможностей облачного масштабирования; Hive Data обладает интуитивно-понятным интерфейсом, нацеленным на подстройку под конкретные сценарии использования.

9. CVAT — Computer Vision Annotation Tool (CVAT) очень популярен в среде опенсорсного сообщества, поскольку предоставляет расширенные возможности совместной работы, в том числе и для сотрудников на удалёнке.

10. LabelMe упрощает аннотирование прямоугольниками, позволяя просто перетаскивать маркеры мышью на нужной области и без необходимости увеличения вручную.

11. Labelimg – простое десктопное ПО с удобным интерфейсом, поддерживающее разметку популярных форматов изображений ограниченными прямоугольниками для дальнейшего применения в робототехнике, беспилотном вождении и глубоком обучении.

12. VoTT – предоставляет встроенную поддержку переноса обученных моделей из популярных моделей машинного и глубокого обучения наподобие TensorFlow и PyTorch.

В заключение стоит сказать, что выбор подходящего инструмента важен для повышения эффективности разметки и обеспечения высококачественных результатов в проектах разработки систем на основе ИИ. Каждый из перечисленных инструментов предоставляет уникальный набор функций, отвечающих конкретным потребностям: удобные интерфейсы, возможности настройки под стандарты опенсорса, что обеспечивает повышенную производительность в конкретных сценариях.

4. Особенности и преимущества каждого инструмента

На рынке аннотирования изображений присутствует множество инструментов, каждый со своим набором возможностей и преимуществ. Keylabs, например — это многофункциональный инструмент с функциями аннотирования как изображений, так и видео. Эта система проста в использовании и оснащена такими возможностями, как векторные аннотации и разметка при помощи ИИ.

Ещё один популярный инструмент — это CVAT, опенсорсная платформа аннотирования изображений, разработанная исследователями из Intel. Она позволяет командам совместно работать над задачами разметки, а также выполнять аннотирование на уровне пикселей и настраивать рабочие процессы.

Encord Annotate — это уникальная автоматизированная платформа, наряду с управлением датасетами предоставляющая услуги аннотирования при помощи ИИ. Этот инструмент использует алгоритмы искусственного интеллекта для автоматизации процесса аннотирования данных, позволяя при этом пользователям проверять результаты вручную.

Dataloop — ещё одна универсальная платформа, предоставляющая функции аннотирования изображений и видео для различных отраслей. Это ПО хорошо интегрируется с фреймворками глубокого обучения наподобие TensorFlow и PyTorch, что упрощает работу дата-саентистов, занимающихся задачами компьютерного зрения и обработки естественных языков.

Adobe Acrobat Pro DC — это хорошо известный редактор PDF, в то же время предоставляющий мощные функции аннотирования для компаний, занимающихся попиксельным редактированием документов или изображений в формате PDF.

Подводя итог, нужно сказать, что при выборе инструмента аннотирования изображений следует учитывать конкретные потребности вашей команды: простоту пользования, автоматизацию процессов при помощи ИИ, настройку задач, возможность интеграции с фреймворками глубокого обучения, например, с TensorFlow или PyTorch.

5. Сравнение инструментов

В мире инструментов аннотирования изображений существует большой выбор. Одни из самых популярных систем — это V7, Labelbox, Keylabs, Scale AI, SuperAnnotate, Dataloop, Playment, Supervise.ly, Hive Data, CVAT, LabelMe и LabeIimg. Благодаря своему удобству также набирают популярность на рынке платформы автоматизированного аннотирования наподобие Encord Annotate и MakeSense.AI.

Важно отметить, что инструменты разметки данных имеют различные форматы, например, они могут помогать аналитикам данных размечать данные в тексте изображений или аудиоформатах для обучения моделей машинного обучения. Некоторые инструменты аннотирования, например, VIA и VGG Image Annotator, позволяют выполнять аннотирование в вебе, а другие, например, Keylabs, предоставляют функции разметки изображений и видео, спроектированные под требования разных отраслей.

При сравнении разных вариантов важно учесть не только их функциональные возможности, но также такие аспекты, как ценообразование, возможность интеграции, уровень мер безопасности, возможности пользовательской настройки и другие факторы, и уже потом определяться с тем, какой из инструментов подойдёт вам больше в зависимости от ваших личных потребностей в работе с большими наборами сложных датасетов изображений для разработки моделей машинного обучения.

Отзывы и рейтинги пользователей

Отзывы и рейтинги пользователей играют решающую роль в определении эффективности любого инструмента, включая средства аннотации изображений. Согласно 7% отзывов, простота использования является наиболее важным положительным аспектом инструмента аннотации медицинских изображений. Это подчеркивает важность удобства использования, простоты и интуитивного интерфейса.

Keylabs — один из таких инструментов с удобным пользовательским интерфейсом, предоставляющим функции ручной и автоматической аннотации, а также возможности аннотирования многоугольниками. LabelMe — еще один популярный опенсорсный инструмент для аннотирования многоугольниками, но с низкой точностью. Растущее количество инструментов аннотирования 2D-изображений указывает на то, что искусственный интеллект и машинное обучение в процессе развития современных технологий привлекают всё больше внимания.

Стоит также отметить инструмент Prodigy, оснащенный искусственным интеллектом и разработанный специально для моделей машинного обучения. Этот инструмент помогает создавать обучающие датасеты путем быстрого и точного аннотирования большого количества изображений, текстов или аудиозаписей. Поскольку самообучающиеся алгоритмы для эффективной работы требуют большого количества размеченных обучающих данных, универсальные инструменты аннотации изображений, такие как Prodigy, могут значительно улучшить их возможности.

В заключение стоит отметить, что отзывы пользователей имеют огромное влияние на наш процесс принятия решений при выборе эффективного ПО для потребностей бизнеса. Каждый год появляются всё более инновационные инструменты аннотирования изображений, поэтому отслеживание новых релизов помогает бизнесам принимать более осознанные решения при выборе оптимальных систем, соответствующих конкретным требованиям.

Ценообразование и варианты подписки

Инструменты аннотирования изображений стали необходимостью для многих бизнесов и частных лиц, которые работают с изображениями. Одними из самых популярных инструментов аннотирования являются V7, Labelbox, Scale AI, SuperAnnotate, Supervisely и Hasty. Каждый из этих инструментов предлагает уникальные функции и варианты ценообразования, чтобы соответствовать различным бюджетам и потребностям.

Ценообразование и варианты подписки индивидуальны для каждого инструмента. Некоторые компании, например, Keymakr, предлагают бесплатные версии своего ПО для основных задач аннотации изображений, в то время как другие, такие как Plainsight, предлагают корпоративные пакеты, которые включают услуги аннотирования видео и документов. У некоторых поставщиков, например, у Hasty или Supervisely, также имеются подписки с ежемесячной оплатой.

Тем, кому нужна помощь в управлении проектами аннотирования, ClickUp предлагает решение упорядочивания задач, позволяющее управлять рабочими процессами команды. Adobe Acrobat Pro DC — еще один вариант для аннотирования изображений, а Filestage предоставляет возможность совместного аннотирования при помощи функции комментирования, предоставляющей участникам команды платформу для обмена информацией и обратной связью по изображениям.

Среди прочих популярных инструментов аннотирования изображений можно упомянуть Markup Hero, Annotate.io, zipBoard, PDF Annotator и Hive; все они имеют функции, необходимые для задач аннотирования изображений, а также различные варианты ценообразования.

Важно тщательно оценивать структуру ценообразования каждого рассматриваемого инструмента аннотирования изображений, чтобы он соответствовал вашему бюджету, а также оценить его основные функциональные возможности, которые помогут вам достичь отличных результатов во всех проектах аннотирования изображений.

Интеграция с другим ПО и платформами

Важным аспектом при выборе инструмента аннотирования изображений является его интеграция с другим ПО и платформами. Она может помочь оптимизировать ваш рабочий процесс и повысить производительность. Вот некоторые из инструментов, предоставляющих мощные возможности интеграции:

Корпоративные инструменты интеграции данных Adeptia позволяют бизнес-пользователям без технических знаний легко интегрировать данные между различными системами, в том числе и инструменты аннотирования изображений. Это гарантирует, что ваши изображения без проблем интегрируются с другими источниками данных, например, с системами управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) или с информационными системами планирования ресурсов предприятия (ERP).

WSO2 Enterprise Integrator — это опенсорсная гибридная платформа интеграции, позволяющая соединять друг с другом различные приложения, базы данных и сервисы. Она обеспечивает поддержку множества протоколов, форматов и коннекторов для простоты интеграции инструментов аннотирования изображений.

WSO2

У Keymakr есть пакет сервисов, включающих в себя функции аннотирования изображений и документов, а также валидацию датасетов. Выдающимся качеством Keymakr является обеспечиваемая им гибкость создания в специальной студии данных под конкретные потребности компании. Его проприетарная платформа аннотирования данных Keylabs способна интегрироваться с любым другим ПО.

Благодаря мощным возможностям интеграции, добавленным к списку их функций, включающим в себя точность разметки и аннотирование при помощи ИИ, распознавание объектов, классификацию сегментацию и многое другое, вам больше не придётся волноваться о ручном экспорте/импорте изображений с одной платформы на другую просто для того, чтобы они вписались в предпочитаемые вами рабочие процессы. Это лишь некоторые из причин, по которыми бизнесы используют эти современные инструменты аннотирования изображений в своих проектах, обеспечивая простоту их использования.

Заключение

Инструменты аннотирования изображений становятся неотъемлемой частью многих отраслей, от здравоохранения до розничных продаж. При наличии такого большого количества альтернатив может быть утомительно подбирать подходящий под ваши потребности инструмент. Рассмотрев перечисленные нами критерии и учтя функции, преимущества и ценообразование каждого инструмента, вы сможете сделать осознанный выбор.

Также не забывайте принимать во внимание отзывы и рейтинги пользователей, а также интеграцию с другим ПО и платформами, которые вы используете. Благодаря подходящему инструменту аннотирования изображений вы сможете ускорить свои рабочие процессы и повысить эффективность, в конечном итоге добившись более качественных результатов.

Понравилась статья? Еще больше информации на тему данных, AI, ML, LLM вы можете найти в моем Telegram канале.

Как подготовиться к сбору данных, чтобы не провалиться в процессе?
Как работать с синтетическими данными в 2024 году?
В чем специфика работы с ML проектами? И какие бенчмарки сравнения LLM есть на российском рынке?

Обо всем этом читайте в “Роман с данными”