10 лучших инструментов и сервисов для аннотирования данных

Любой проект компьютерного зрения требует использования соответствующего инструмента аннотирования данных. Прецизионные обучающие наборы данных и высокопроизводительные модели являются результатом оптимизированной процедуры аннотирования данных.

С другой стороны, разнообразие возможностей, доступных разработчикам, иногда может пугать. Может быть сложно определить, какой инструмент аннотирования данных идеально подходит для вашего варианта использования или приложения.

Давайте подробно обсудим 10 лучших инструментов и сервисов для аннотирования данных.

Инструменты аннотирования данных: что это?

Инструмент аннотирования данных — это программное решение, которое можно использовать для аннотирования обучающих данных производственного уровня для машинного обучения. Он может быть облачным, локальным или контейнерным. В то время как некоторые компании предпочитают создавать свои собственные инструменты, существует множество доступных бесплатных и открытых решений для аннотирования данных.

Коммерчески они доступны для аренды и покупки. Инструменты аннотирования изображений, видео, текста, аудио, электронных таблиц и данных датчиков созданы для работы с определенными формами данных. Среди доступных моделей развертывания — локальная среда, контейнер, SaaS (облако) и Kubernetes. Эти инструменты аннотирования данных идеально подходят для случаев, когда доступны огромные объемы неразмеченных данных, и они также открывают новые коммерческие возможности для роста рынка. Он может работать в облаке, локально или в контейнерах. Согласно Astute Analytica, мировой рынок инструментов для аннотирования данных будет расти со среднегодовым темпом роста 30,9% с 2022 по 2030 год.

Основные аспекты инструмента аннотирования данных

Управление набором данных

Аннотирование начинается и заканчивается системой управления набором данных, которые компания хочет аннотировать. Люди должны убедиться, что инструмент, который они рассматривают, действительно будет импортировать и поддерживать большой объем данных и форматов файлов, которые им необходимо обозначить как важнейший элемент их процесса. Поиск, фильтрация, сортировка, копирование и объединение баз данных являются частью этого процесса.

Поскольку разные инструменты сохраняют выходные данные аннотаций по-разному, они хотят быть уверены, что выбранный ими инструмент соответствует требованиям к выходным данным их команды. Наконец, им нужно место для хранения аннотированных данных. Хотя большинство программ поддерживают локальное и сетевое хранилище, облачное хранилище — особенно от любимого поставщика облачных услуг — может быть случайным, поэтому дважды проверьте, поддерживаются ли цели хранения файлов.

Методы аннотации

Методы и возможности применения меток к данным, очевидно, являются наиболее важным элементом инструментов аннотирования данных. Тем не менее, идеального инструмента не существует. Многие инструменты предназначены для конкретных типов маркировки, в то время как другие предоставляют разнообразный набор инструментов для поддержки различных вариантов использования.

Создание и управление онтологиями или руководствами, такими как карты меток, классы, свойства и определенные виды аннотаций, являются распространенными типами возможностей аннотаций, предоставляемых инструментами аннотирования данных.

Управление качеством данных

Качество данных будет определять, насколько хорошо работают модели машинного обучения и искусственного интеллекта. Инструменты аннотирования данных упрощают процессы контроля качества (КК) и проверки. В идеале инструмент должен иметь контроль качества, встроенный прямо в аннотацию.

Управление персоналом

Даже инструменты, которые включают в себя возможности автоматизации на основе ИИ, требуют взаимодействия с человеком. Как указывалось ранее, для обработки исключений и обеспечения качества по-прежнему требуются люди. В результате лучшие системы будут включать функции управления персоналом, такие как назначение задач и аналитика производительности, которые отслеживают, сколько времени пользователи тратят на каждую задачу или подзадачу.

Безопасность

Люди хотят, чтобы их данные были в безопасности, независимо от того, аннотируют ли они конфиденциальную защищенную личную информацию (PPI) или свою собственную ценную интеллектуальную собственность (IP). Инструменты должны ограничивать загрузку данных и ограничивать права комментатора на просмотр данных, которые им не назначены. Инструмент аннотирования данных может обеспечивать безопасный доступ к файлам в зависимости от того, находится ли он в облаке или локально (например, VPN).

Интегрированная помощь в маркировке

Как было сказано ранее, каждый инструмент требует человеческого труда для аннотирования данных, и как человеческий, так и технологический аспекты аннотирования данных имеют решающее значение. В результате многие поставщики инструментов для аннотирования данных предоставляют аннотацию как услугу через сеть рабочей силы. Поставщик инструментов либо нанимает рабочих, либо предоставляет их через отношения с поставщиками рабочей силы.

10 лучших инструментов и сервисов для аннотирования данных

1. Кейлабы

Основная цель Keylabs — ускорить процесс аннотирования. Инструмент аннотирования изображений и видео имеет множество функций, которые помогают в этом:

• Улучшения аннотаций и функция быстрого выделения
• В видеоаннотациях методы интерполяции помогают отслеживать объекты во многих кадрах.
• Несколько аннотаторов могут одновременно маркировать видео, не влияя на качество или отслеживание объектов.
• Интегрируйте каждый тип предварительной аннотации в соответствии с требованиями вашего проекта.
• Keylabs — компания, специализирующаяся на управлении проектами и кадровой аналитике. Система рабочего процесса Keylabs объединяет аннотаторов и верификаторов и эффективно распределяет обязанности между ними.
• Набор полезных сокращений ключевых слов сопровождает каждую операцию аннотации.

2. Этикетка

Labelbox улучшает аннотацию данных с помощью инструментов маркировки с помощью ИИ, управления данными, API для интеграции и Python SDK для быстрой разработки новых функций.

• Анализ производительности маркировки данных.
• Для удобства использования интерфейс может меняться.
• Маркировка с помощью искусственного интеллекта
• Интегрированные службы маркировки данных
• Инструменты для обеспечения качества и контроля качества, а также рабочие процессы для проверки этикеток

Для 5000 фотографий коробка с этикеткой бесплатна. Кроме того, они предлагают индивидуальные программы Pro и Enterprise.

3. Масштабировать ИИ

Предварительная маркировка с помощью машинного обучения, автоматизированная система обеспечения качества, управление наборами данных и обработка документов — все это включено в весы AI. Их подход к аннотации данных с помощью ИИ направлен на самоуправляемые автомобили:

• Предварительная маркировка с помощью машинного обучения
• Управляет набором данных Nucleus
• Золотые настройки в автоматизированной системе контроля качества
• Особенности обработки документов
• Курирование данных с моделью в цикле
• Цены начинаются от 50 000 долларов США.

4. В7

V7 использует комбинацию управления наборами данных, аннотирования изображений и видео, а также обучения модели autoML для автоматизации задач маркировки. Вот некоторые из особенностей:

• Функции аннотации, которые автоматизированы и не требуют обучения
• Несколько моделей и людей могут находиться в фазах цикла с составными процессами.
• При больших размерах эффективное управление наборами данных, которое остается на месте.
• Интегрированные службы маркировки данных
• Совместная работа в режиме реального времени и функциональный пользовательский интерфейс
• Цены начинаются от 150 долларов США. Также доступна 14-дневная бесплатная пробная версия.

5. СуперАннотация

Для различных приложений компьютерного зрения SuperAnnotate позволяет использовать высококачественные обучающие наборы данных. Идентификация объекта, экземпляр, семантическая сегментация, аннотация по ключевым точкам, аннотация кубовидной формы и отслеживание видео — вот некоторые из доступных вариантов.

• Разработчики могут использовать свои собственные модели с маркировкой с помощью ИИ.
• Семантическая сегментация с помощью суперпикселей
• Системы обеспечения качества высочайшего уровня
• Преобразование изображений поддерживает различные форматы.
• Доступна 14-дневная бесплатная пробная версия SuperAnnotate.
• Он также предлагает Starter, Pro, корпоративные планы и индивидуальные цены.

6. Цикл передачи данных

Dataloop может помочь со всеми аспектами проекта компьютерного зрения, включая аннотирование, оценку модели и уточнение модели с использованием человеческого ввода. Dataloop поддерживает задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение, классификация, ключевые точки и сегментация:

• Поддержка различных типов данных
• Это улучшает рабочие процессы команд.
• Поддержка видео
• Маркировка с помощью модели

7. Контролировать

С помощью этого веб-инструмента для аннотирования изображений и видео возможна маркировка прямоугольниками, линиями, точками, многоугольниками и растровой кистью. Supervise.ly также включает в себя инструмент языка преобразования данных и функциональность 3D Point Cloud. Есть также следующие особенности:

• Маркировка с помощью искусственного интеллекта
• Аннотирование и управление данными во многих форматах
• Плагины для пользовательских форматов данных могут быть созданы и импортированы.
• Управление проектами на нескольких уровнях, таких как команды, рабочие пространства и наборы данных.
• Всего в издании сообщества бесплатно доступно 100 фотографий.

8. Данные улья

Hive Data — это полноценная система управления аннотациями. Кроме того, он поддерживает изображения, видео, текст, аннотации 3D Point Cloud и источники данных. Hive Data обеспечивает многокадровое отслеживание объектов, контуры и трехмерную паноптическую сегментацию в дополнение к основным типам аннотаций. Также есть следующие варианты:

• Он управляет сквозными службами маркировки данных.
• Он использует уже обученные модели
• Это улучшает рабочие процессы для управления проектами.
• Поддержка различных типов данных
• Данные, которые доступны на данный момент

9. CVAT (Инструмент аннотации компьютерного зрения)

CVAT — это инструмент аннотирования данных с открытым исходным кодом, который можно использовать бесплатно. Его можно использовать для создания аннотаций к фотографиям и фильмам. Идентификация объектов, категоризация изображений и сегментация изображений возможны с использованием CVAT. Аннотаторы данных могут использовать прямоугольники, многоугольники, полилинии и точки.

• LDAP поддерживает широкий спектр инструментов автоматизации, таких как автоматическое добавление аннотаций и интерполяция видео с использованием TensorFlow* Object Detection API.
• Полуавтоматическая аннотация
• Интерполяция формы между ключевыми кадрами
• У него есть панель инструментов, в которой перечислены проекты и задачи аннотаций.

10. Инструмент визуальной маркировки объектов (VoTT)

VoTT может импортировать данные из локального и облачного хранилища и экспортировать помеченные данные в локальное или облачное хранилище. Он работает в Windows, Linux и OSX и может собираться из исходного кода. Он также доступен как отдельное веб-приложение, которое работает с любым браузером. Однако, поскольку веб-программа не может получить доступ к локальной файловой системе, она требует загрузки наборов данных в облако. Многоугольники и прямоугольники — это два поддерживаемых типа фигур аннотаций.

• Метрики мониторинга проекта и сочетания клавиш входят в число функций.
• CSV, Generic JSON, Pascal и TFRecords являются распространенными выходными форматами. VoTT поддерживает Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) и службу Azure Custom Vision.