I 10 migliori strumenti e servizi per l'annotazione dei dati

Qualsiasi progetto di visione artificiale richiede l'uso dello strumento di annotazione dei dati appropriato. I set di dati di addestramento di precisione e i modelli ad alte prestazioni sono i risultati di una procedura di annotazione dei dati semplificata.

La diversità delle possibilità a disposizione degli sviluppatori, d'altra parte, a volte potrebbe essere scoraggiante. Può essere difficile capire quale strumento di annotazione dei dati sia l'ideale per il tuo caso d'uso o applicazione.

Discutiamo in dettaglio dei 10 principali strumenti e servizi di annotazione dei dati.

Strumenti di annotazione dei dati: che cos'è?

Uno strumento di annotazione dei dati è una soluzione software che può essere utilizzata per annotare i dati di addestramento di livello di produzione per l'apprendimento automatico. Può essere basato su cloud, on-premise o containerizzato. Sebbene alcune aziende preferiscano costruire i propri strumenti, sono disponibili una miriade di soluzioni di annotazione dei dati open source e freeware.

Commercialmente, sono disponibili per la locazione e l'acquisto. Gli strumenti di annotazione dei dati di immagini, video, testo, audio, fogli di calcolo e sensori sono tutti progettati per funzionare con determinate forme di dati. Tra i modelli di distribuzione disponibili figurano quelli on-premise, container, SaaS (cloud) e Kubernetes. Questi strumenti di annotazione dei dati sono ideali nei casi in cui sono disponibili enormi quantità di dati senza etichetta e apriranno anche nuove opportunità commerciali per la crescita del mercato. Può essere eseguito nel cloud, in locale o in container. Secondo Astute Analytica, il mercato globale degli strumenti di annotazione dei dati crescerà a un CAGR del 30,9% dal 2022 al 2030.

Aspetti essenziali dello strumento di annotazione dei dati

Gestione set di dati

L'annotazione inizia e termina con un sistema per la gestione del set di dati che l'azienda desidera annotare. Le persone devono confermare che lo strumento che stanno prendendo in considerazione importerà e supporterà davvero il grande volume di dati e formati di file che devono etichettare come un elemento cruciale del loro processo. La ricerca, il filtraggio, l'ordinamento, la copia e la combinazione di database fanno parte di questo processo.

Poiché strumenti diversi preservano l'output delle annotazioni in modi diversi, vorranno essere sicuri che lo strumento scelto corrisponda ai requisiti di output del proprio team. Infine, hanno bisogno di un posto dove salvare i loro dati annotati. Sebbene la maggior parte dei programmi supporti l'archiviazione locale e di rete, l'archiviazione su cloud, in particolare da un fornitore cloud preferito, può essere incostante, quindi verifica che gli obiettivi di archiviazione dei file siano supportati.

Tecniche di annotazione

I metodi e le possibilità per applicare etichette ai dati sono ovviamente l'elemento più importante degli strumenti di annotazione dei dati. Tuttavia, non esiste uno strumento perfetto. Molti strumenti sono personalizzati per tipi specifici di etichettatura, mentre altri forniscono una serie diversificata di strumenti per supportare una varietà di casi d'uso.

La creazione e la gestione di ontologie o linee guida, come mappe di etichette, classi, proprietà e tipi di annotazioni specifici, sono tipi comuni di funzionalità di annotazione fornite dagli strumenti di annotazione dei dati.

Gestione della qualità dei dati

La qualità dei dati determinerà le prestazioni dei modelli di apprendimento automatico e intelligenza artificiale. Gli strumenti di annotazione dei dati semplificano i processi di controllo qualità (QC) e verifica. Idealmente, lo strumento dovrebbe avere il controllo di qualità integrato direttamente nell'annotazione.

Amministrazione della forza lavoro

Anche gli strumenti che incorporano funzionalità di automazione basate sull'intelligenza artificiale richiedono l'interazione umana. Come affermato in precedenza, gli esseri umani sono ancora tenuti a gestire le eccezioni e la garanzia della qualità. Di conseguenza, i migliori sistemi includeranno funzionalità di gestione della forza lavoro come l'assegnazione delle attività e l'analisi della produttività, che tengono traccia di quanto tempo gli utenti dedicano a ciascuna attività o sottoattività.

Sicurezza

Le persone vogliono che i loro dati siano al sicuro, sia che stiano annotando informazioni personali protette (PPI) sensibili o la loro proprietà intellettuale (IP) di valore. Gli strumenti dovrebbero limitare i download di dati e limitare i diritti di visualizzazione di un annotatore ai dati a loro non assegnati. Uno strumento di annotazione dei dati può fornire un accesso sicuro ai file a seconda che risieda nel cloud o in locale (ad esempio, VPN).

Assistenza integrata per l'etichettatura

Come detto in precedenza, ogni strumento richiede il lavoro umano per annotare i dati e sia gli aspetti umani che quelli tecnologici dell'annotazione dei dati sono critici. Di conseguenza, molti fornitori di strumenti di annotazione dei dati forniscono l'annotazione come servizio attraverso una rete di forza lavoro. Il fornitore di strumenti assume i lavoratori o li mette a disposizione attraverso i rapporti con i fornitori di manodopera.

I 10 migliori strumenti e servizi per l'annotazione dei dati

1. Keylab

L'obiettivo principale di Keylabs è accelerare il processo di annotazione. Lo strumento di annotazione di immagini e video ha una varietà di funzioni che aiutano in questo:

• Miglioramenti delle annotazioni e una funzione di struttura rapida
• Nell'annotazione video, i metodi di interpolazione aiutano a tenere traccia degli oggetti su molti fotogrammi.
• Più annotatori possono etichettare i video contemporaneamente senza influire sulla qualità o sul tracciamento degli oggetti.
• Integra ogni tipo di pre-annotazione in base ai requisiti del tuo progetto.
• Keylabs è un'azienda specializzata nella gestione dei progetti e nell'analisi della forza lavoro. Il sistema di flusso di lavoro di Keylabs collega annotatori e verificatori e distribuisce in modo efficiente i compiti tra di loro.
• Una serie di utili scorciatoie per parole chiave accompagna ogni operazione di annotazione.

2. Cassetta delle etichette

Labelbox migliora l'annotazione dei dati con strumenti di etichettatura assistiti dall'intelligenza artificiale, gestione dei dati, un'API per l'integrazione e un SDK Python per lo sviluppo rapido di nuove funzionalità.

• Analisi delle prestazioni dell'etichettatura dei dati.
• Per comodità d'uso, l'interfaccia può cambiare.
• Etichettatura con l'aiuto dell'intelligenza artificiale
• Servizi di etichettatura dei dati integrati
• Strumenti per la garanzia della qualità e il controllo della qualità, nonché flussi di lavoro per la revisione delle etichette

Per un massimo di 5000 foto, la scatola delle etichette è gratuita. Oltre a ciò, offrono programmi Pro ed Enterprise su misura.

3. Scala l'IA

La pre-etichettatura con apprendimento automatico, un sistema automatizzato di garanzia della qualità, la gestione dei set di dati e l'elaborazione dei documenti sono tutti inclusi nell'IA di scala. Il loro approccio all'annotazione dei dati assistito dall'intelligenza artificiale mira alle auto a guida autonoma:

• Pre-etichettatura con machine learning
• Gestisce il set di dati Nucleus
• Impostazioni Gold in un sistema di controllo qualità automatizzato
• Caratteristiche dell'elaborazione dei documenti
• Cura dei dati con un modello nel ciclo
• I prezzi partono da US$ 50.000.

4. V7

V7 utilizza una combinazione di gestione dei set di dati, annotazione di immagini e video e training del modello autoML per automatizzare le attività di etichettatura. Di seguito sono elencate alcune delle caratteristiche:

• Funzionalità di annotazione automatizzate e che non richiedono formazione
• Più modelli e esseri umani possono essere nelle fasi del ciclo con processi componibili.
• A dimensioni maggiori, la gestione dei set di dati che rimane sul posto è efficace.
• Servizi di etichettatura dei dati integrati
• Collaborazione in tempo reale e un'esperienza utente funzionale
• I prezzi partono da US$ 150. È disponibile anche una prova gratuita di 14 giorni.

5. Superannotare

Per una varietà di applicazioni di visione artificiale, SuperAnnotate consente set di dati di addestramento di alta qualità. L'identificazione di oggetti, l'istanza, la segmentazione semantica, l'annotazione dei punti chiave, l'annotazione del cuboide e il tracciamento video sono alcune delle opzioni disponibili.

• Gli sviluppatori possono utilizzare i propri modelli con la codifica assistita dall'intelligenza artificiale.
• Segmentazione semantica con superpixel
• Sistemi di garanzia della qualità di altissimo livello
• La conversione delle immagini supporta una varietà di formati.
• È disponibile una prova gratuita di 14 giorni di SuperAnnotate.
• Offre anche piani per principianti, professionisti, aziendali e prezzi personalizzati.

6. Ciclo dati

Dataloop può aiutare con tutti gli aspetti di un progetto di visione artificiale, inclusi l'annotazione, la valutazione del modello e il perfezionamento del modello utilizzando l'input umano. Dataloop supporta attività di visione artificiale come rilevamento, classificazione, punti chiave e segmentazione:

• Supporto per una varietà di tipi di dati
• Migliora i flussi di lavoro dei team.
• Supporto per video
• Etichettatura con l'aiuto di un modello

7. Supervisionare

L'etichettatura con riquadri, linee, punti, poligoni e pennello bitmap è possibile con questo strumento di annotazione di immagini e video basato sul Web. Supervise.ly include anche uno strumento Data Transformation Language e la funzionalità 3D Point Cloud. Ci sono anche le seguenti caratteristiche:

• Etichettatura con l'aiuto dell'intelligenza artificiale
• Annotazione e gestione dei dati in molti formati
• È possibile creare e importare plug-in per formati di dati personalizzati.
• Gestione dei progetti a più livelli, come team, spazi di lavoro e set di dati
• Un totale di 100 foto sono disponibili gratuitamente nell'edizione community.

8. Dati dell'alveare

Hive Data è un sistema completo di gestione delle annotazioni. Inoltre, supporta immagini, video, testo, annotazioni 3D Point Cloud e data sourcing. Hive Data fornisce tracciamento di oggetti multi-frame, contorni e segmentazione panottica 3D oltre ai tipi di annotazioni di base. Ci sono anche le seguenti opzioni:

• Gestisce i servizi di etichettatura dei dati end-to-end
• Utilizza modelli già addestrati
• Migliora i flussi di lavoro per la gestione dei progetti.
• Supporto per una varietà di tipi di dati
• Dati attualmente disponibili

9. CVAT (strumento di annotazione di Computer Vision)

CVAT è uno strumento di annotazione dei dati open source che è gratuito. Può essere utilizzato per fare annotazioni su foto e filmati. L'identificazione dell'oggetto, la categorizzazione dell'immagine e la segmentazione dell'immagine sono tutte possibili utilizzando CVT. Gli annotatori di dati possono utilizzare riquadri, poligoni, polilinee e punti.

• LDAP supporta un'ampia gamma di strumenti di automazione, come l'annotazione automatica e l'interpolazione video utilizzando l'API di rilevamento degli oggetti TensorFlow*.
• Annotazione semiautomatica
• Interpolazione di forme tra fotogrammi chiave
• Ha una dashboard elencata con progetti e attività di annotazione.

10. Strumento di codifica degli oggetti visivi (VoTT)

VoTT può importare dati da archivi locali e cloud ed esportare dati etichettati su archivi locali o cloud. Funziona su Windows, Linux e OSX e può essere compilato dal sorgente. È anche accessibile come applicazione Web autonoma che funziona con qualsiasi browser. Tuttavia, poiché il programma Web non può accedere a un file system locale, richiede il caricamento di set di dati nel cloud. Poligoni e rettangoli sono i due tipi di forme di annotazione supportati.

• Le metriche di monitoraggio del progetto e le scorciatoie da tastiera sono tra le funzionalità.
• CSV, JSON generici, Pascal e TFRecords sono formati di output comuni. VoTT supporta Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) e Azure Custom Vision Service.