Top 10 des outils et services d'annotation de données

Tout projet de vision par ordinateur nécessite l'utilisation de l'outil d'annotation de données approprié. Les ensembles de données d'entraînement de précision et les modèles hautes performances sont les résultats d'une procédure d'annotation de données simplifiée.

La diversité des possibilités offertes aux développeurs, en revanche, peut parfois être intimidante. Il peut être difficile de déterminer quel outil d'annotation de données est idéal pour votre cas d'utilisation ou votre application.

Discutons en détail des 10 meilleurs outils et services d'annotation de données.

Outils d'annotation de données : qu'est-ce que c'est ?

Un outil d'annotation de données est une solution logicielle qui peut être utilisée pour annoter des données de formation de niveau production pour l'apprentissage automatique. Il peut être basé sur le cloud, sur site ou conteneurisé. Alors que certaines entreprises préfèrent construire leurs propres outils, il existe une pléthore de solutions d'annotation de données open source et freeware accessibles.

Commercialement, ils sont disponibles à la location et à l'achat. Les outils d'annotation de données d'images, de vidéos, de textes, d'audio, de feuilles de calcul et de capteurs sont tous conçus pour fonctionner avec certaines formes de données. Sur site, conteneur, SaaS (cloud) et Kubernetes font partie des modèles de déploiement disponibles. Ces outils d'annotation de données sont idéaux pour les cas où d'énormes quantités de données non étiquetées sont disponibles, et ils ouvriront également de nouvelles opportunités commerciales pour la croissance du marché. Il peut s'exécuter dans le cloud, sur site ou dans des conteneurs. Selon Astute Analytica, le marché mondial des outils d'annotation de données augmentera à un TCAC de 30,9 % de 2022 à 2030.

Aspects essentiels de l'outil d'annotation de données

Gestion des jeux de données

L'annotation commence et se termine par un système de gestion de l'ensemble de données que l'entreprise souhaite annoter. Les gens doivent confirmer que l'outil qu'ils envisagent importera et prendra réellement en charge le grand volume de données et de formats de fichiers qu'ils doivent étiqueter comme un élément crucial de leur processus. La recherche, le filtrage, le tri, la copie et la combinaison de bases de données font partie de ce processus.

Étant donné que différents outils conservent la sortie d'annotation de différentes manières, ils voudront s'assurer que l'outil qu'ils choisissent correspondra aux exigences de sortie de leur équipe. Enfin, ils ont besoin d'un endroit pour enregistrer leurs données annotées. Bien que la plupart des programmes prennent en charge le stockage local et réseau, le stockage dans le cloud - en particulier auprès d'un fournisseur de cloud préféré - peut être aléatoire, alors vérifiez que les objectifs de stockage de fichiers sont pris en charge.

Techniques d'annotation

Les méthodes et les possibilités d'appliquer des étiquettes aux données sont évidemment l'élément le plus important des outils d'annotation de données. Néanmoins, il n'y a pas d'instrument parfait. De nombreux outils sont adaptés à des types d'étiquetage spécifiques, tandis que d'autres fournissent un ensemble diversifié d'outils pour prendre en charge une variété de cas d'utilisation.

La création et la gestion d'ontologies ou de directives, telles que les cartes d'étiquettes, les classes, les propriétés et les types d'annotations spécifiques, sont des types courants de capacités d'annotation fournies par les outils d'annotation de données.

Gestion de la qualité des données

La qualité des données déterminera la performance des modèles d'apprentissage automatique et d'IA. Les outils d'annotation des données facilitent les processus de contrôle qualité (CQ) et de vérification. Idéalement, l'outil devrait avoir un contrôle qualité intégré directement dans l'annotation.

Gestion du personnel

Même les outils qui intègrent des capacités d'automatisation basées sur l'IA nécessitent une interaction humaine. Comme indiqué précédemment, les humains sont toujours tenus de gérer les exceptions et l'assurance qualité. En conséquence, les meilleurs systèmes incluront des fonctionnalités de gestion des effectifs telles que l'attribution des tâches et l'analyse de la productivité, qui suivent le temps que les utilisateurs passent sur chaque tâche ou sous-tâche.

Sécurité

Les gens veulent que leurs données soient sécurisées, qu'il s'agisse d'annoter des informations personnelles protégées (PPI) sensibles ou leur propre propriété intellectuelle (IP). 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. Un outil d'annotation de données peut fournir un accès sécurisé aux fichiers selon qu'il réside dans le cloud ou sur site (par exemple, VPN).

Assistance à l'étiquetage intégrée

Comme indiqué précédemment, chaque outil nécessite un travail humain pour annoter les données, et les aspects humains et technologiques de l'annotation des données sont essentiels. Par conséquent, de nombreux fournisseurs d'outils d'annotation de données fournissent l'annotation en tant que service via un réseau de main-d'œuvre. Le fournisseur d'outils embauche les travailleurs ou les met à disposition par le biais de relations avec des fournisseurs de main-d'œuvre.

Top 10 des outils et services d'annotation de données

1. Keylabs

L'objectif principal de Keylabs est d'accélérer le processus d'annotation. L'outil d'annotation d'images et de vidéos possède une variété de fonctionnalités qui aident à cela :

• Améliorations des annotations et fonction de contour rapide
• Dans l'annotation vidéo, les méthodes d'interpolation permettent de suivre les objets sur de nombreuses images.
• Plusieurs annotateurs peuvent étiqueter des vidéos en même temps sans affecter la qualité ou le suivi des objets.
• Intégrez chaque type de pré-annotation en fonction des exigences de votre projet.
• Keylabs est une entreprise spécialisée dans la gestion de projet et l'analyse de la main-d'œuvre. Le système de flux de travail Keylabs relie les annotateurs et les vérificateurs et répartit efficacement les tâches entre eux.
• Un ensemble de raccourcis de mots-clés utiles accompagne chaque opération d'annotation.

2. Boîte à étiquettes

Labelbox améliore l'annotation des données avec des outils d'étiquetage assistés par l'IA, la gestion des données, une API pour l'intégration et un SDK Python pour le développement rapide de nouvelles fonctionnalités.

• Analyse des performances de l'étiquetage des données.
• Pour la commodité d'utilisation, l'interface peut changer.
• Étiquetage à l'aide de l'intelligence artificielle
• Services d'étiquetage de données intégrés
• Outils pour l'assurance qualité et le contrôle qualité, ainsi que les flux de travail pour l'examen des étiquettes

Jusqu'à 5000 photos, la boîte à étiquettes est gratuite. Au-delà de cela, ils proposent des programmes Pro et Enterprise sur mesure.

3. Mettre à l'échelle l'IA

Le pré-étiquetage avec apprentissage automatique, un système d'assurance qualité automatisé, la gestion des ensembles de données et le traitement des documents sont tous inclus dans la balance AI. Leur approche d'annotation de données assistée par l'IA vise les voitures autonomes :

• Pré-étiquetage avec machine learning
• Gère le jeu de données Nucleus
• Paramètres Gold dans un système d'assurance qualité automatisé
• Caractéristiques du traitement des documents
• Curation des données avec un modèle dans la boucle
• Les prix commencent à 50 000 $ US.

4.V7

La V7 utilise une combinaison de gestion des ensembles de données, d'annotation d'images et de vidéos et d'entraînement de modèle autoML pour automatiser les tâches d'étiquetage. Voici quelques-unes des fonctionnalités :

• Fonctionnalités d'annotation automatisées et ne nécessitant pas de formation
• Plusieurs modèles et humains peuvent être dans les phases de boucle avec des processus composables.
• À des tailles plus importantes, la gestion des ensembles de données qui reste en place est efficace.
• Services d'étiquetage de données intégrés
• Une collaboration en temps réel et une expérience utilisateur fonctionnelle
• Les prix commencent à 150 USD. Un essai gratuit de 14 jours est également disponible.

5. SuperAnnoter

Pour une variété d'applications de vision par ordinateur, SuperAnnotate permet des ensembles de données de formation de haute qualité. L'identification d'objet, l'instance, la segmentation sémantique, l'annotation de points clés, l'annotation cuboïde et le suivi vidéo sont quelques-unes des options disponibles.

• Les développeurs peuvent utiliser leurs propres modèles avec un marquage assisté par l'IA.
• Segmentation sémantique avec des superpixels
• Systèmes d'assurance qualité du plus haut niveau
• La conversion d'image prend en charge une variété de formats.
• Un essai gratuit de 14 jours de SuperAnnotate est disponible.
• Il propose également des forfaits Starter, Pro, Corporate et des tarifs personnalisés.

6. Boucle de données

Dataloop peut vous aider dans tous les aspects d'un projet de vision par ordinateur, y compris l'annotation, l'évaluation du modèle et l'affinement du modèle à l'aide d'une intervention humaine. Dataloop prend en charge les tâches de vision par ordinateur telles que la détection, la classification, les points clés et la segmentation :

• Prise en charge de divers types de données
• Il améliore les flux de travail des équipes.
• Prise en charge de la vidéo
• Étiquetage à l'aide d'un modèle

7. Superviser

L'étiquetage avec des boîtes, des lignes, des points, des polygones et un pinceau bitmap est possible avec cet outil d'annotation d'images et de vidéos basé sur le Web. Supervise.ly comprend également un outil de langage de transformation de données et une fonctionnalité de nuage de points 3D. Il existe également les fonctionnalités suivantes :

• Étiquetage à l'aide de l'intelligence artificielle
• Annotation et gestion des données dans de nombreux formats
• Des plugins pour les formats de données personnalisés peuvent être créés et importés.
• Gestion de projet à plusieurs niveaux, tels que les équipes, les espaces de travail et les ensembles de données
• Un total de 100 photos sont disponibles gratuitement dans l'édition communautaire.

8. Données de la ruche

Hive Data est un système complet de gestion des annotations. De plus, il prend en charge les images, les vidéos, le texte, l'annotation de nuages ​​de points 3D et l'approvisionnement en données. Hive Data fournit un suivi d'objets multi-images, des contours et une segmentation panoptique 3D en plus des types d'annotations de base. Il existe également les options suivantes :

• Il gère les services d'étiquetage de données de bout en bout
• Il utilise des modèles déjà formés
• Il améliore les flux de travail pour la gestion de projet.
• Prise en charge de divers types de données
• Données actuellement disponibles

9. CVAT (outil d'annotation de vision par ordinateur)

CVAT est un outil d'annotation de données open source dont l'utilisation est gratuite. Il peut être utilisé pour faire des annotations sur des photos et des films. L'identification d'objets, la catégorisation d'images et la segmentation d'images sont toutes possibles à l'aide de CVAT. Les annotateurs de données peuvent utiliser des boîtes, des polygones, des polylignes et des points.

• LDAP prend en charge une large gamme d'outils d'automatisation, tels que l'annotation automatique et l'interpolation vidéo à l'aide de l'API de détection d'objets TensorFlow*.
• Annotation semi-automatique
• Interpolation de forme entre les images clés
• Il a un tableau de bord répertorié avec des projets et des tâches d'annotation.

10. Outil de balisage d'objets visuels (VoTT)

VoTT peut importer des données à partir d'un stockage local et cloud et exporter des données étiquetées vers un stockage local ou cloud. Il fonctionne sous Windows, Linux et OSX et peut être construit à partir de la source. Il est également accessible en tant qu'application Web autonome qui fonctionne avec n'importe quel navigateur. Cependant, comme le programme Web ne peut pas accéder à un système de fichiers local, il exige le téléchargement de jeux de données dans le cloud. Les polygones et les rectangles sont les deux types de formes d'annotation pris en charge.

• Les métriques de suivi de projet et les raccourcis clavier font partie des fonctionnalités.
• CSV, Generic JSONs, Pascal et TFRecords sont des formats de sortie courants. VoTT prend en charge Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) et Azure Custom Vision Service.