10 najlepszych narzędzi i usług do adnotacji danych

Każdy projekt wizji komputerowej wymaga użycia odpowiedniego narzędzia do adnotacji danych. Precyzyjne zestawy danych szkoleniowych i modele o wysokiej wydajności są wynikiem usprawnionej procedury adnotacji danych.

Z drugiej strony różnorodność możliwości dostępnych programistom może być czasami zniechęcająca. Ustalenie, które narzędzie do adnotacji danych jest idealne dla danego przypadku użycia lub aplikacji, może być trudne.

Omówmy szczegółowo 10 najlepszych narzędzi i usług do adnotacji danych.

Narzędzia do adnotacji danych: co to jest?

Narzędzie do adnotacji danych to oprogramowanie, które może służyć do opisywania danych szkoleniowych klasy produkcyjnej na potrzeby uczenia maszynowego. Może być oparty na chmurze, lokalnie lub konteneryzowany. Podczas gdy niektóre firmy wolą konstruować własne narzędzia, dostępnych jest mnóstwo otwartych i darmowych rozwiązań do adnotacji danych.

Komercyjnie można je wydzierżawić i kupić. Narzędzia do adnotacji danych obrazu, wideo, tekstu, dźwięku, arkusza kalkulacyjnego i czujnika są stworzone do pracy z określonymi formami danych. Dostępne modele wdrażania to lokalne, kontenerowe, SaaS (w chmurze) i Kubernetes. Te narzędzia do adnotacji danych są idealne w sytuacjach, w których dostępne są ogromne ilości danych nieoznaczonych, a także otworzą nowe możliwości handlowe dla rozwoju rynku. Może działać w chmurze, lokalnie lub w kontenerach. Według Astute Analytica globalny rynek narzędzi do adnotacji danych będzie rósł w CAGR 30,9% od 2022 do 2030 roku.

Najważniejsze aspekty narzędzia do adnotacji danych

Zarządzanie zbiorem danych

Adnotacja zaczyna się i kończy wraz z systemem do zarządzania zbiorem danych, który firma chce dodawać adnotacje. Ludzie muszą potwierdzić, że narzędzie, które rozważają, naprawdę importuje i obsługuje duże ilości danych i formatów plików, które muszą oznaczyć jako kluczowy element ich procesu. Częścią tego procesu jest wyszukiwanie, filtrowanie, sortowanie, kopiowanie i łączenie baz danych.

Ponieważ różne narzędzia na różne sposoby zachowują dane wyjściowe adnotacji, będą chcieli mieć pewność, że wybrane przez nich narzędzie będzie odpowiadać wymaganiom wyjściowym ich zespołu. Na koniec potrzebują miejsca, w którym mogą zapisać swoje dane z adnotacjami. Chociaż większość programów obsługuje pamięć lokalną i sieciową, przechowywanie w chmurze — szczególnie od ulubionego dostawcy chmury — może być chybione, więc należy dokładnie sprawdzić, czy cele przechowywania plików są obsługiwane.

Techniki adnotacji

Najważniejszym elementem narzędzi do adnotacji danych są oczywiście metody i możliwości nanoszenia etykiet na dane. Niemniej jednak nie ma idealnego instrumentu. Wiele narzędzi jest dostosowanych do określonych typów etykietowania, podczas gdy inne zapewniają zróżnicowany zestaw narzędzi do obsługi różnych przypadków użycia.

Tworzenie i zarządzanie ontologiami lub wytycznymi, takimi jak mapy etykiet, klasy, właściwości i określone rodzaje adnotacji, to typowe typy możliwości adnotacji zapewnianych przez narzędzia do adnotacji danych.

Zarządzanie jakością danych

Jakość danych określi, jak dobrze sprawdzą się modele uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Narzędzia do adnotacji danych ułatwiają kontrolę jakości (QC) i procesy weryfikacji. W idealnym przypadku narzędzie powinno mieć wbudowaną kontrolę jakości bezpośrednio w adnotację.

Administracja pracownikami

Nawet narzędzia, które zawierają możliwości automatyzacji oparte na sztucznej inteligencji, wymagają interakcji człowieka. Jak już wspomniano, ludzie nadal muszą radzić sobie z wyjątkami i zapewniać jakość. W rezultacie najlepsze systemy będą zawierać funkcje zarządzania siłą roboczą, takie jak przydzielanie zadań i analityka produktywności, które śledzą, ile czasu użytkownicy spędzają na każdym zadaniu lub podzadaniu.

Bezpieczeństwo

Ludzie chcą, aby ich dane były bezpieczne, niezależnie od tego, czy dodają adnotacje do wrażliwych chronionych danych osobowych (PPI), czy własnej wartościowej własności intelektualnej (IP). Narzędzia powinny ograniczać pobieranie danych i ograniczać prawa adnotatora do przeglądania danych, które nie są mu przypisane. Narzędzie do adnotacji danych może zapewniać bezpieczny dostęp do plików w zależności od tego, czy znajdują się one w chmurze, czy lokalnie (np. VPN).

Zintegrowana pomoc w etykietowaniu

Jak wspomniano wcześniej, każde narzędzie wymaga pracy ludzkiej do adnotacji danych, a zarówno ludzkie, jak i technologiczne aspekty adnotacji danych mają kluczowe znaczenie. W rezultacie wielu dostawców narzędzi do adnotacji danych udostępnia adnotacje jako usługę za pośrednictwem sieci pracowników. Dostawca narzędzi albo zatrudnia pracowników, albo udostępnia ich poprzez relacje z dostawcami siły roboczej.

10 najlepszych narzędzi i usług do adnotacji danych

1. Keylaby

Głównym celem Keylabs jest przyspieszenie procesu adnotacji. Narzędzie do adnotacji obrazów i filmów ma wiele funkcji, które w tym pomagają:

• Ulepszenia adnotacji i funkcja szybkiego tworzenia konspektu
• W adnotacjach wideo metody interpolacji pomagają śledzić obiekty w wielu klatkach.
• Wiele adnotatorów może jednocześnie oznaczać filmy etykietami bez wpływu na jakość lub śledzenie obiektów.
• Zintegruj każdy typ wstępnej adnotacji zgodnie z wymaganiami projektu.
• Keylabs to firma specjalizująca się w zarządzaniu projektami i analityce siły roboczej. System przepływu pracy Keylabs łączy adnotatorów i weryfikatorów oraz efektywnie rozdziela obowiązki między nimi.
• Każdej operacji adnotacji towarzyszy zestaw przydatnych skrótów słów kluczowych.

2. Pudełko na etykiety

Labelbox usprawnia adnotacje do danych dzięki narzędziom do etykietowania wspomaganym przez sztuczną inteligencję, zarządzaniu danymi, interfejsowi API do integracji oraz pakietowi Python SDK do szybkiego opracowywania nowych funkcji.

• Analiza wydajności znakowania danych.
• Dla wygody użytkowania interfejs może się zmieniać.
• Etykietowanie za pomocą sztucznej inteligencji
• Zintegrowane usługi znakowania danych
• Narzędzia do zapewniania jakości i kontroli jakości, a także przepływy pracy do przeglądu etykiet

W przypadku maksymalnie 5000 zdjęć pudełko z etykietami jest bezpłatne. Poza tym oferują dostosowane programy Pro i Enterprise.

3. Skala AI

Sztuczna inteligencja wagi obejmuje wstępne etykietowanie z uczeniem maszynowym, zautomatyzowany system zapewniania jakości, zarządzanie zbiorami danych i przetwarzanie dokumentów. Ich podejście do adnotacji danych wspomagane sztuczną inteligencją jest ukierunkowane na autonomiczne samochody:

• Wstępne etykietowanie z uczeniem maszynowym
• Zarządza zbiorem danych Nucleus
• Ustawienia złota w zautomatyzowanym systemie QA
• Funkcje przetwarzania dokumentów
• Kuracja danych z modelem w pętli
• Ceny zaczynają się od 50 000 USD.

4. V7

Wersja 7 wykorzystuje kombinację zarządzania zbiorami danych, adnotacji obrazu i wideo oraz uczenia modelu autoML w celu zautomatyzowania zadań etykietowania. Oto niektóre z funkcji:

• Funkcje adnotacji, które są zautomatyzowane i nie wymagają szkolenia
• Wiele modeli i ludzie mogą znajdować się w fazach pętli z procesami komponowania.
• Przy większych rozmiarach efektywne jest zarządzanie zbiorami danych, które pozostaje na miejscu.
• Zintegrowane usługi znakowania danych
• Współpraca w czasie rzeczywistym i funkcjonalne doświadczenie użytkownika
• Ceny zaczynają się od 150 USD. Dostępny jest również 14-dniowy bezpłatny okres próbny.

5. SuperAdnotacja

W przypadku różnych aplikacji widzenia komputerowego SuperAnnotate udostępnia wysokiej jakości zestawy danych treningowych. Identyfikacja obiektu, instancja, segmentacja semantyczna, adnotacja punktu kluczowego, adnotacja prostopadłościanu i śledzenie wideo to tylko niektóre z dostępnych opcji.

• Deweloperzy mogą wykorzystywać własne modele z tagowaniem wspomaganym sztuczną inteligencją.
• Segmentacja semantyczna za pomocą superpikseli
• Systemy zapewnienia jakości na najwyższym poziomie
• Konwersja obrazu obsługuje różne formaty.
• Dostępna jest 14-dniowa bezpłatna wersja próbna SuperAnnotate.
• Oferuje również plany Starter, pro, korporacyjne i niestandardowe ceny.

6. Pętla danych

Dataloop może pomóc we wszystkich aspektach projektu wizji komputerowej, w tym adnotacji, ocenie modelu i udoskonaleniu modelu przy użyciu danych wejściowych człowieka. Dataloop obsługuje zadania widzenia komputerowego, takie jak wykrywanie, klasyfikacja, kluczowe punkty i segmentacja:

• Obsługa różnych typów danych
• Poprawia przepływy pracy zespołów.
• Wsparcie dla wideo
• Etykietowanie za pomocą modelu

7. Nadzór

Dzięki temu internetowemu narzędziu do adnotacji obrazów i wideo możliwe jest etykietowanie za pomocą ramek, linii, kropek, wielokątów i pędzla bitmapowego. Supervise.ly zawiera również narzędzie Data Transformation Language oraz funkcję chmury punktów 3D. Dostępne są również następujące funkcje:

• Etykietowanie za pomocą sztucznej inteligencji
• Adnotacja i zarządzanie danymi w wielu formatach
• Można tworzyć i importować wtyczki do niestandardowych formatów danych.
• Zarządzanie projektami na kilku poziomach, takich jak zespoły, obszary robocze i zbiory danych
• Łącznie 100 zdjęć jest dostępnych bezpłatnie w edycji społecznościowej.

8. Dane ula

Hive Data to kompletny system zarządzania adnotacjami. Ponadto obsługuje obrazy, wideo, tekst, adnotacje w chmurze punktów 3D i pozyskiwanie danych. Hive Data zapewnia wieloramkowe śledzenie obiektów, kontury i segmentację panoptyczną 3D oprócz podstawowych rodzajów adnotacji. Dostępne są również następujące opcje:

• Zarządza kompleksowymi usługami znakowania danych
• Wykorzystuje już wytrenowane modele
• Usprawnia przepływy pracy w zarządzaniu projektami.
• Obsługa różnych typów danych
• Dane, które są aktualnie dostępne

9. CVAT (Computer Vision Annotation Tool)

CVAT to narzędzie do adnotacji danych o otwartym kodzie źródłowym, z którego można korzystać bezpłatnie. Może służyć do tworzenia adnotacji na zdjęciach i filmach. Identyfikacja obiektów, kategoryzacja obrazu i segmentacja obrazu są możliwe przy użyciu CVAT. Adnotatory danych mogą używać prostokątów, wielokątów, polilinii i punktów.

• LDAP obsługuje szeroką gamę narzędzi do automatyzacji, takich jak automatyczne adnotacje i interpolacja wideo z wykorzystaniem interfejsu API TensorFlow* Object Detection.
• Adnotacja, która jest półautomatyczna
• Interpolacja kształtu między klatkami kluczowymi
• Posiada pulpit nawigacyjny z projektami i zadaniami adnotacji.

10. Narzędzie do oznaczania obiektów wizualnych (VoTT)

VoTT może importować dane z pamięci lokalnej i chmury oraz eksportować dane oznaczone etykietą do pamięci lokalnej lub w chmurze. Działa na systemach Windows, Linux i OSX i może kompilować ze źródła. Jest również dostępna jako samodzielna aplikacja internetowa, która działa z dowolną przeglądarką. Jednak ponieważ program sieciowy nie może uzyskać dostępu do lokalnego systemu plików, wymaga przesyłania zestawów danych do chmury. Wielokąty i prostokąty to dwa obsługiwane typy kształtów opisów.

• Wśród funkcji znajdują się metryki monitorowania projektu i skróty klawiaturowe.
• CSV, ogólne pliki JSON, Pascal i TFRecords to popularne formaty wyjściowe. VoTT obsługuje Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) i Azure Custom Vision Service.