Аннотирование изображений — основа для обучения моделей машинного обучения. В статье мы расскажем о лучших инструментах аннотирования, которые сделают этот процесс эффективным.

Что такое аннотирование изображений?

После завершения ручного аннотирования модель машинного обучения учится на размеченных изображениях. Все ошибки разметки также моделью выучиваются и дублируются, потому что аннотирование изображений задаёт критерии, которым стремится соответствовать модель.

Разметка или категоризация изображения описательными данными, помогающими в идентификации и классификации объектов, людей или сцен на картинке, называется аннотированием изображений.

Аннотирование изображений критически важно в таких сферах, как компьютерное зрение, роботостроение и беспилотное вождение, потому что оно позволяет роботам воспринимать и интерпретировать визуальные данные.

Примерами аннотирования изображений являются отрисовка ограничивающих прямоугольников вокруг объектов на фотографии, разметка объектов текстом или разделение изображения на части на основании его визуальных признаков.

Давайте рассмотрим некоторые из лучших инструментов, которые можно использовать для аннотирования изображений.

Keylabs

В Keylabs пользователи могут аннотировать изображения, добавляя к ним ограничивающие прямоугольники, ключевые точки и семантическую сегментацию. С помощью Keylabs разработчики ИИ могут эффективнее аннотировать изображения. Платформа поддерживает все виды и способы аннотирования изображений.

Пользователи программы могут быстро и правильно категоризировать фотографии благодаря удобному UI. В нём есть множество функций для управления рабочими процессами, измерения прогресса и совместной работы в командах.

В этом ПО также имеются удобные функции настройки, в том числе создание собственных шаблонов аннотирования и рабочих процессов. В Keylabs есть встроенные элементы контроля качества, работающие совместно с функциями аннотирования, что гарантирует корректность и согласованность аннотаций.

Также он упрощает методики обогащения данных, повышающих объём и разнообразие аннотированных датасетов. Его функции семантической сегментации упрощают работу над проектом.

Keylabs — гибкий инструмент аннотирования изображений, помогающий в модернизации процедуры аннотирования данных и повышающий точность алгоритмов машинного обучения.

V7 Labs

Задача инструмента аннотирования изображений V7 Labs заключается в помощи организациям и пользователям в создании точных высококачественных датасетов для проектов машинного обучения и компьютерного зрения. Широкий набор функций аннотирования позволяет использовать его во множестве различных областей.

Способность V7 Labs быстро и эффективно создавать высококачественные данные обучения — одна из его основных характеристик. Благодаря ускорению процесса аннотирования при помощи ИИ, инструмент снижает время и трудозатраты, необходимые для создания качественных датасетов.

V7 Labs обеспечивает беспроблемную интеграцию с фреймворками машинного обучения TensorFlow и PyTorch, а также со многими другими. Благодаря этому пользователи могут с лёгкостью экспортировать аннотированные датасеты в том формате, который требуется предпочитаемому им фреймворку машинного обучения.

Labelbox

Labelbox — самый мощный инструмент векторной разметки, нацеленный на простоту, скорость и различные сценарии использования. Его можно настроить за считанные минуты, масштабировать под любой размер команды и быстро выполнять итерации для создания точных данных обучения.

В нём можно подстраивать аннотации под требования проекта, в том числе, выполнять разметку для распознавания объектов, семантической сегментации и классификации изображений.

Благодаря использованию динамических фильтров, работающих с контентом, данными или текстовыми эмбеддингами, пользователи могут быстро и эффективно в больших масштабах добавлять метки соответствующим результатам, а затем помещать их в очередь для проверки человеком.

Возможность назначать задачи, просматривать заметки и отслеживать прогресс упрощает совместную работу большого количества пользователей. Кроме того, в Labelbox есть инструменты контроля качества, гарантирующие корректную и надёжную разметку.

Это идеальный инструмент для поиска и устранения ошибок. Вы можете быстро находить данные изображений при помощи фильтров, чтобы расставлять приоритеты размечаемых изображений или создавать задачи по проверке, чтобы решать самые серьёзные проблемы.

Scale

При помощи инструмента аннотирования Scale пользователи могут добавлять шкалы или линейки, позволяющие определять размеры объектов на изображении. Это особенно полезно при изучении фотографий сложных структур, например, микроскопических организмов или геологических формаций.

При помощи машинного обучения можно быстро, точно и с высоким качеством аннотировать большие объёмы изображений, применяя такие инструменты, как предварительная разметка, суперпиксельная сегментация и проверка качества.

Инструмент аннотирования изображений Scale часто используется с другими инструментами анализа изображений, например, с ПО для сегментации изображений или идентификации объектов для создания сложных визуальных описаний комплексных датасетов. Это важный инструмент для исследователей и специалистов во множестве областей, зависящих от точного и тщательного анализа изображений.

SuperAnnotate

SuperAnnotate — мощное приложение для аннотирования, позволяющее пользователям быстро и точно аннотировать фотографии и видео. Оно предназначено для команд разработчиков машинного зрения, исследователей ИИ и дата-саентистов, аннотирующих модели компьютерного зрения.

Ограничивающие прямоугольники, указатели, многоугольники, линии и сегментация — вот лишь некоторые из множества типов аннотаций, поддерживаемых SuperAnnotate.

Кроме того, SuperAnnotate имеет инструменты контроля качества, например, автоматическую проверку и проверку консенсуса, обеспечивающие высокое качество аннотаций. Благодаря дружелюбному интерфейсу команды без проблем могут работать совместно и ускорять процесс аннотирования. Также у инструмента есть функция управления данными, позволяющая отслеживать релевантные данные и повышать качество датасета.

В конечном итоге, SuperAnnotate — это замечательный инструмент аннотирования для дата-саентистов и команд разработчиков машинного обучения, нацеленных на ускорение создания своих моделей компьютерного зрения, повышения качества аннотаций и упрощения процесса аннотирования.

Supervisely

При помощи инструмента аннотирования Supervisely пользователи могут аннотировать и размечать изображения и видео для задач компьютерного зрения. Удобный интерфейс платформы поддерживает различные типы аннотирования, в том числе распознавание объектов, сегментацию, категоризацию и отслеживание.

Мощный движок аннотирования Supervisely упрощает аннотирование при помощи автоматической сегментации многоугольниками, манипуляций с формами и текстом, а также простым процессом разметки.

Пользователи Supervisely могут работать совместно с другими членами своей команды, обмениваясь работой, внося комментарии и проверяя аннотации. Благодаря интеграции платформы с такими популярными фреймворками глубокого обучения, как TensorFlow, PyTorch и Caffe пользователи также могут экспортировать свои аннотации в различные форматы.

Supervisely популярен в среде разработчиков компьютерного зрения, дата-саентистов и учёных благодаря своим мощным функциям аннотирования и простому взаимодействию с фреймворками глубокого обучения. На сайте инструмента также есть подробные уроки и документация, помогающие клиентам быстро и эффективно запускать свои проекты аннотирования.

Scalabel

Scalabel помогает пользователям повышать точность при помощи автоматизированных аннотаций. Он нацелен на масштабируемость, адаптируемость и удобство пользования. Благодаря поддержке совместной работы и контроля версий Scalabel над одним проектом одновременно может работать множество пользователей.

Кроме того, инструмент имеет широкий спектр функций контроля качества, в том числе инструменты для проверки, валидации и исправления.

Одна из выдающихся характеристик Scalabel — возможность взаимодействия с другими фреймворками машинного обучения наподобие TensorFlow, PyTorch и Caffe, что позволяет пользователям обучать модели прямо внутри приложения. Благодаря функциям 3D Cloud и 2D Video Tracking прогнозирование аннотаций между кадрами происходит без малейших проблем.

Так как Scalabel предоставляет множество типов аннотаций, возможность совместной работы, контроль версий, контроль качества и взаимодействие с фреймворками машинного обучения, он является надёжным и адаптируемым инструментом аннотирования, популярным в среде исследователей и разработчиков машинного обучения.

RectLabel

Инструмент разметки изображений под названием RectLabel аннотирует фотографии для применения в машинном обучении. Пользователи могут аннотировать изображения, отрисовывая координаты ограничивающих прямоугольников элементов изображения. Ограничивающие прямоугольники, многоугольники и линии — лишь часть типов аннотирования, поддерживаемых инструментом.

Богатство функций RectLabel помогает обеспечить точность и эффективность процесса аннотирования. Также он имеет систему интеллектуальной разметки, автоматически предлагающую метки на основе предыдущих аннотаций пользователя.

Кроме того, инструмент обеспечивает точный контроль над размером и расположением ограничивающих прямоугольников, что гарантирует высококачественные аннотации.

RectLabel позволяет извлекать аннотации во множестве различных форматов файлов, включая JPG, PNG и BMP. RectLabel — это мощный и адаптируемый инструмент для аннотирования изображений, упрощающий процесс для задач машинного обучения.

Заключение

Цифровизация мира повышает спрос на модели, использующие глубокое обучение, и на способность машин идентифицировать и категоризировать объекты. Аннотирование изображений — путь к самым успешным проектам компьютерного зрения.

Кроме того, применение техник аннотирования изображений может обеспечить выгоду для многих бизнесов в таких сферах, как машинное обучение, здравоохранение и электронная торговля. Выполняя задачи распознавания объектов, сегментации и классификации, эти методики могут повысить точность и эффективность.

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”

8 инструментов для аннотирования изображений в 2023 году