10 Alat dan Layanan Anotasi Data Teratas

Setiap proyek visi komputer memerlukan penggunaan alat anotasi data yang sesuai. Set data pelatihan presisi dan model performa tinggi adalah hasil dari prosedur anotasi data yang disederhanakan.

Keragaman kemungkinan yang tersedia untuk pengembang, di sisi lain, mungkin terkadang menakutkan. Mungkin sulit untuk mengetahui alat anotasi data mana yang ideal untuk kasus penggunaan atau aplikasi Anda.

Mari kita bahas secara detail tentang 10 alat dan layanan anotasi data teratas.

Alat Anotasi Data: Apa itu?

Alat anotasi data adalah solusi perangkat lunak yang dapat digunakan untuk menganotasi data pelatihan tingkat produksi untuk machine learning. Itu bisa berbasis cloud, on-premise, atau kemas. Sementara beberapa bisnis lebih memilih untuk membuat alat mereka sendiri, ada banyak solusi anotasi data open source dan freeware yang dapat diakses.

Secara komersial, mereka tersedia untuk sewa dan pembelian. Alat anotasi data gambar, video, teks, audio, spreadsheet, dan sensor semuanya dibuat untuk bekerja dengan bentuk data tertentu. On-premise, container, SaaS (cloud), dan Kubernetes adalah beberapa model penerapan yang tersedia. Alat anotasi data ini ideal untuk contoh di mana sejumlah besar data tidak berlabel tersedia, dan mereka juga akan membuka peluang komersial baru untuk pertumbuhan pasar. Itu dapat berjalan di cloud, di tempat, atau dalam wadah. Sesuai dengan Astute Analytica, pasar alat anotasi data global akan tumbuh pada CAGR sebesar 30,9% dari 2022 hingga 2030.

Aspek Alat Anotasi Data Esensial

Pengelolaan kumpulan data

Anotasi dimulai dan diakhiri dengan sistem untuk mengelola kumpulan data yang ingin dianotasi perusahaan. Orang harus memastikan bahwa alat yang mereka pertimbangkan akan benar-benar mengimpor dan mendukung volume besar data dan format file yang mereka perlukan untuk diberi label sebagai elemen penting dari proses mereka. Mencari, memfilter, menyortir, menyalin, dan menggabungkan database adalah bagian dari proses ini.

Karena alat yang berbeda mempertahankan keluaran anotasi dengan cara yang berbeda, mereka ingin memastikan alat yang mereka pilih akan cocok dengan persyaratan keluaran tim mereka. Akhirnya, mereka membutuhkan tempat untuk menyimpan data beranotasi mereka. Meskipun sebagian besar program mendukung penyimpanan lokal dan jaringan, penyimpanan cloud – terutama dari vendor cloud favorit – dapat berhasil atau tidak, jadi periksa kembali apakah tujuan penyimpanan file didukung.

Teknik anotasi

Metode dan kemungkinan untuk menerapkan label pada data jelas merupakan elemen terpenting dari alat anotasi data. Namun demikian, tidak ada instrumen yang sempurna. Banyak alat yang disesuaikan dengan jenis pelabelan tertentu, sementara yang lain menyediakan beragam alat untuk mendukung berbagai kasus penggunaan.

Membangun dan mengelola ontologi atau pedoman, seperti peta label, kelas, properti, dan jenis anotasi tertentu, adalah tipe umum dari kemampuan anotasi yang diberikan oleh alat anotasi data.

Manajemen kualitas data

Kualitas data akan menentukan seberapa baik kinerja model pembelajaran mesin dan AI. Alat anotasi data membuat kontrol kualitas (QC) dan proses verifikasi lebih mudah. Idealnya, alat tersebut harus memiliki kontrol kualitas yang terpasang langsung ke dalam anotasi.

administrasi tenaga kerja

Bahkan alat yang menggabungkan kemampuan otomatisasi berbasis AI memerlukan interaksi manusia. Seperti yang telah dikemukakan sebelumnya, manusia tetap dituntut untuk menangani pengecualian dan penjaminan mutu. Akibatnya, sistem teratas akan menyertakan fitur manajemen tenaga kerja seperti penetapan tugas dan analitik produktivitas, yang melacak berapa banyak waktu yang dihabiskan pengguna untuk setiap tugas atau subtugas.

Keamanan

Orang-orang menginginkan data mereka aman, apakah mereka menganotasi informasi pribadi yang dilindungi (PPI) sensitif atau kekayaan intelektual (IP) berharga mereka sendiri. Alat harus membatasi unduhan data dan membatasi hak melihat annotator untuk data yang tidak ditetapkan untuk mereka. Alat anotasi data dapat menyediakan akses file yang aman bergantung pada apakah itu berada di cloud atau di tempat (misalnya, VPN).

Bantuan pelabelan terintegrasi

Seperti yang dikatakan sebelumnya, setiap alat membutuhkan tenaga manusia untuk membuat anotasi data, dan aspek manusia dan teknologi dari anotasi data sangat penting. Akibatnya, banyak pemasok alat anotasi data menyediakan anotasi sebagai layanan melalui jaringan tenaga kerja. Penyedia alat mempekerjakan pekerja atau menyediakan mereka melalui hubungan dengan penyedia tenaga kerja.

10 Alat dan Layanan Anotasi Data Teratas

1. Keylab

Tujuan utama Keylabs adalah untuk mempercepat proses anotasi. Alat anotasi gambar dan video memiliki berbagai fitur yang membantu dalam hal ini:

• Peningkatan anotasi dan fungsi garis besar cepat
• Dalam anotasi video, metode interpolasi membantu melacak objek di banyak bingkai.
• Beberapa annotator dapat melabeli video secara bersamaan tanpa memengaruhi kualitas atau pelacakan objek.
• Integrasikan setiap jenis pra-anotasi sesuai dengan kebutuhan proyek Anda.
• Keylabs adalah perusahaan yang berspesialisasi dalam manajemen proyek dan analitik tenaga kerja. Sistem alur kerja Keylabs menghubungkan annotator dan verifier dan mendistribusikan tugas secara efisien di antara mereka.
• Serangkaian pintasan kata kunci yang berguna menyertai setiap operasi anotasi.

2. Kotak label

Labelbox menyempurnakan anotasi data dengan alat pelabelan berbantuan AI, manajemen data, API untuk integrasi, dan Python SDK untuk pengembangan fitur baru yang cepat.

• Analisis kinerja pelabelan data.
• Untuk kenyamanan penggunaan, antarmuka dapat berubah.
• Pelabelan dengan bantuan kecerdasan buatan
• Layanan pelabelan data yang terintegrasi
• Alat untuk jaminan kualitas dan kontrol kualitas, serta alur kerja untuk peninjauan label

Untuk hingga 5000 foto, kotak label gratis. Selain itu, mereka menawarkan program Pro dan Perusahaan yang disesuaikan.

3. Skala AI

Pra-pelabelan dengan pembelajaran mesin, sistem jaminan kualitas otomatis, manajemen set data, dan pemrosesan dokumen semuanya termasuk dalam skala AI. Pendekatan anotasi data berbantuan AI mereka bertujuan untuk mobil self-driving:

• Pra-pelabelan dengan pembelajaran mesin
• Mengelola kumpulan data Nucleus
• Pengaturan emas dalam sistem QA otomatis
• Fitur pemrosesan dokumen
• Kurasi data dengan model dalam lingkaran
• Harga mulai dari US$ 50.000.

4. V7

V7 menggunakan kombinasi manajemen kumpulan data, anotasi gambar, dan video, serta pelatihan model autoML untuk mengotomatiskan tugas pelabelan. Berikut ini adalah beberapa fiturnya:

• Fitur anotasi yang otomatis dan tidak memerlukan pelatihan
• Beberapa model dan manusia dapat berada dalam fase loop dengan proses yang dapat dikomposisi.
• Pada ukuran yang lebih besar, manajemen kumpulan data yang tetap berlaku efektif.
• Layanan pelabelan data yang terintegrasi
• Kolaborasi secara real-time dan pengalaman pengguna yang fungsional
• Harga mulai dari US$ 150. Tersedia juga uji coba gratis selama 14 hari.

5. SuperAnnotate

Untuk berbagai aplikasi visi komputer, SuperAnnotate memungkinkan set data pelatihan berkualitas tinggi. Identifikasi objek, instance, segmentasi semantik, anotasi keypoint, anotasi berbentuk kubus, dan pelacakan video adalah beberapa opsi yang tersedia.

• Pengembang dapat menggunakan model mereka sendiri dengan penandaan berbantuan AI.
• Segmentasi semantik dengan superpiksel
• Sistem jaminan kualitas tingkat tertinggi
• Konversi gambar mendukung berbagai format.
• Tersedia uji coba gratis SuperAnnotate selama 14 hari.
• Ini juga menawarkan Pemula, pro, paket perusahaan, dan harga khusus.

6. Dataloop

Dataloop dapat membantu semua aspek proyek visi komputer, termasuk anotasi, evaluasi model, dan penyempurnaan model menggunakan input manusia. Dataloop mendukung tugas visi komputer seperti deteksi, klasifikasi, poin kunci, dan segmentasi:

• Dukungan untuk berbagai tipe data
• Ini meningkatkan alur kerja tim.
• Dukungan untuk video
• Pelabelan dengan bantuan model

7. Mengawasi

Pelabelan dengan kotak, garis, titik, poligon, dan kuas bitmap dimungkinkan dengan alat anotasi gambar dan video berbasis web ini. Supervise.ly juga menyertakan alat Bahasa Transformasi Data dan fungsionalitas 3D Point Cloud. Ada juga fitur berikut:

• Pelabelan dengan bantuan kecerdasan buatan
• Anotasi dan pengelolaan data dalam berbagai format
• Plugin untuk format data khusus dapat dibuat dan diimpor.
• Manajemen proyek di beberapa tingkatan, seperti tim, ruang kerja, dan kumpulan data
• Sebanyak 100 foto tersedia secara gratis di edisi komunitas.

8. Data Sarang

Hive Data adalah sistem manajemen anotasi yang lengkap. Selain itu, mendukung gambar, video, teks, anotasi 3D Point Cloud, dan sumber data. Hive Data menyediakan pelacakan objek multi-bingkai, kontur, dan segmentasi panoptik 3D selain jenis anotasi dasar. Ada juga opsi berikut:

• Ini mengelola layanan pelabelan data ujung ke ujung
• Ini menggunakan model yang sudah terlatih
• Ini meningkatkan alur kerja untuk manajemen proyek.
• Dukungan untuk berbagai tipe data
• Data yang tersedia saat ini

9. CVAT (Alat Penjelasan Visi Komputer)

CVAT adalah alat anotasi data sumber terbuka yang gratis untuk digunakan. Dapat digunakan untuk membuat anotasi pada foto dan film. Identifikasi objek, kategorisasi gambar, dan segmentasi gambar semuanya dimungkinkan menggunakan CVAT. Annotator data dapat menggunakan kotak, poligon, polyline, dan titik.

• LDAP mendukung berbagai alat otomatisasi, seperti anotasi otomatis dan interpolasi video menggunakan TensorFlow* Object Detection API.
• Anotasi yang semi-otomatis
• Bentuk interpolasi antara bingkai utama
• Ini memiliki dasbor yang terdaftar dengan proyek dan tugas anotasi.

10. Alat Tagging Objek Visual (VoTT)

VoTT dapat mengimpor data dari penyimpanan lokal dan cloud dan mengekspor data berlabel ke penyimpanan lokal atau cloud. Ini berjalan di Windows, Linux, dan OSX dan dapat dibangun dari sumbernya. Ini juga dapat diakses sebagai aplikasi web yang berdiri sendiri yang bekerja dengan browser apa pun. Namun, karena program web tidak dapat mengakses sistem file lokal, program ini menuntut pengunggahan kumpulan data ke cloud. Poligon dan persegi panjang adalah dua jenis bentuk anotasi yang didukung.

• Metrik pemantauan proyek dan pintasan keyboard adalah salah satu fiturnya.
• CSV, JSON Generik, Pascal, dan TFRecords adalah format output yang umum. VoTT mendukung Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) dan Azure Custom Vision Service.