เครื่องมือและบริการคำอธิบายประกอบข้อมูล 10 อันดับแรก

โครงการคอมพิวเตอร์วิทัศน์ใดๆ จำเป็นต้องใช้เครื่องมือคำอธิบายประกอบข้อมูลที่เหมาะสม ชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่แม่นยำและโมเดลประสิทธิภาพสูงเป็นผลจากขั้นตอนการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลที่มีความคล่องตัว

ในทางกลับกัน ความหลากหลายของความเป็นไปได้ที่มีให้สำหรับนักพัฒนา อาจเป็นเรื่องที่น่ากลัวในบางครั้ง การพิจารณาว่าเครื่องมือคำอธิบายประกอบข้อมูลใดเหมาะสำหรับกรณีการใช้งานหรือแอปพลิเคชันของคุณอาจเป็นเรื่องยาก

มาพูดคุยกันในรายละเอียดเกี่ยวกับเครื่องมือและบริการคำอธิบายประกอบข้อมูล 10 อันดับแรก

เครื่องมือบันทึกย่อข้อมูล: มันคืออะไร?

เครื่องมือการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลเป็นโซลูชันซอฟต์แวร์ที่อาจใช้ในการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลการฝึกอบรมระดับการผลิตสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง อาจเป็นแบบคลาวด์ แบบ on-premise หรือแบบคอนเทนเนอร์ แม้ว่าบางธุรกิจต้องการสร้างเครื่องมือของตนเอง แต่ก็มีโซลูชันคำอธิบายประกอบข้อมูลโอเพนซอร์สและฟรีแวร์มากมายที่เข้าถึงได้

ในเชิงพาณิชย์พวกเขาสามารถเช่าและซื้อได้ เครื่องมือบันทึกย่อข้อมูลรูปภาพ วิดีโอ ข้อความ เสียง สเปรดชีต และเซ็นเซอร์ ทั้งหมดนี้สร้างขึ้นเพื่อทำงานกับข้อมูลบางรูปแบบ ภายในองค์กร, คอนเทนเนอร์, SaaS (คลาวด์) และ Kubernetes เป็นหนึ่งในโมเดลการปรับใช้ที่มีอยู่ เครื่องมือบันทึกย่อข้อมูลเหล่านี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับอินสแตนซ์ที่มีข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับจำนวนมหาศาล และจะเปิดโอกาสทางการค้าใหม่ๆ สำหรับการเติบโตของตลาด มันสามารถทำงานในระบบคลาวด์ ในองค์กร หรือในคอนเทนเนอร์ ตาม Astute Analytica ตลาดเครื่องมือทำหมายเหตุประกอบข้อมูลทั่วโลกจะเติบโตที่ CAGR ที่ 30.9% จากปี 2022 ถึงปี 2030

ด้านเครื่องมือคำอธิบายประกอบข้อมูลสำคัญ

การจัดการชุดข้อมูล

คำอธิบายประกอบเริ่มต้นและสิ้นสุดด้วยระบบสำหรับจัดการบริษัทชุดข้อมูลที่ต้องการใส่คำอธิบายประกอบ ผู้คนต้องยืนยันว่าเครื่องมือที่พวกเขากำลังพิจารณาจะนำเข้าและสนับสนุนข้อมูลและรูปแบบไฟล์จำนวนมากที่พวกเขาต้องการเพื่อติดป้ายกำกับเป็นองค์ประกอบสำคัญของกระบวนการอย่างแท้จริง การค้นหา การกรอง การเรียงลำดับ การคัดลอก และการรวมฐานข้อมูลเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการนี้

เนื่องจากเครื่องมือต่างๆ จะรักษาเอาต์พุตของคำอธิบายประกอบไว้ในรูปแบบที่แตกต่างกัน พวกเขาจึงต้องการให้แน่ใจว่าเครื่องมือที่เลือกจะตรงกับข้อกำหนดเอาต์พุตของทีม สุดท้าย พวกเขาต้องการที่สำหรับบันทึกข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบ แม้ว่าโปรแกรมส่วนใหญ่จะสนับสนุนที่เก็บข้อมูลในเครื่องและเครือข่าย แต่ที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งจากผู้จำหน่ายระบบคลาวด์ที่ชื่นชอบ อาจถูกโจมตีหรือพลาด ดังนั้นให้ตรวจสอบอีกครั้งว่าวัตถุประสงค์ของการจัดเก็บไฟล์ได้รับการสนับสนุน

เทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบ

วิธีการและความเป็นไปได้ในการใช้ป้ายกำกับกับข้อมูลนั้นเป็นองค์ประกอบที่สำคัญที่สุดของเครื่องมือบันทึกย่อข้อมูล อย่างไรก็ตาม ไม่มีเครื่องมือใดที่สมบูรณ์แบบ เครื่องมือจำนวนมากได้รับการปรับแต่งให้เหมาะกับการติดฉลากบางประเภท ในขณะที่เครื่องมืออื่นๆ มีชุดเครื่องมือที่หลากหลายเพื่อรองรับกรณีการใช้งานที่หลากหลาย

การสร้างและการจัดการออนโทโลจีหรือแนวทางปฏิบัติ เช่น แมปเลเบล คลาส คุณสมบัติ และประเภทคำอธิบายประกอบเฉพาะ เป็นประเภททั่วไปของความสามารถของคำอธิบายประกอบที่กำหนดโดยเครื่องมือบันทึกย่อข้อมูล

การจัดการคุณภาพข้อมูล

คุณภาพของข้อมูลจะเป็นตัวกำหนดว่าแมชชีนเลิร์นนิงและโมเดล AI ทำงานได้ดีเพียงใด เครื่องมือคำอธิบายประกอบข้อมูลทำให้การควบคุมคุณภาพ (QC) และกระบวนการตรวจสอบทำได้ง่ายขึ้น ตามหลักการแล้ว เครื่องมือควรมีการควบคุมคุณภาพในคำอธิบายประกอบ

การบริหารแรงงาน

แม้แต่เครื่องมือที่รวมเอาความสามารถอัตโนมัติที่ใช้ AI ก็ต้องการปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์ ตามที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้ มนุษย์ยังคงต้องจัดการกับข้อยกเว้นและการประกันคุณภาพ ด้วยเหตุนี้ ระบบระดับบนสุดจะรวมคุณสมบัติการจัดการกำลังคน เช่น การมอบหมายงานและการวิเคราะห์ประสิทธิภาพการทำงาน ซึ่งติดตามว่าผู้ใช้ใช้เวลาเท่าไรในแต่ละงานหรืองานย่อย

ความปลอดภัย

ผู้คนต้องการให้ข้อมูลของตนปลอดภัย ไม่ว่าพวกเขาจะใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลส่วนบุคคลที่มีการป้องกันที่ละเอียดอ่อน (PPI) หรือทรัพย์สินทางปัญญาอันมีค่า (IP) ของตนเอง เครื่องมือควรจำกัดการดาวน์โหลดข้อมูลและจำกัดสิทธิ์ในการดูข้อมูลของผู้ทำหมายเหตุประกอบให้กับข้อมูลที่ไม่ได้กำหนดไว้ เครื่องมือคำอธิบายประกอบข้อมูลอาจให้การเข้าถึงไฟล์ที่ปลอดภัย ขึ้นอยู่กับว่าอยู่ในคลาวด์หรือในองค์กร (เช่น VPN)

ความช่วยเหลือในการติดฉลากแบบบูรณาการ

ดังที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ เครื่องมือทุกชิ้นต้องใช้แรงงานคนในการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูล และทั้งด้านมนุษย์และเทคโนโลยีของการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลก็มีความสำคัญ ด้วยเหตุนี้ ซัพพลายเออร์เครื่องมือคำอธิบายประกอบข้อมูลจำนวนมากจึงจัดเตรียมคำอธิบายประกอบเป็นบริการผ่านเครือข่ายพนักงาน ผู้ให้บริการเครื่องมือจะจ้างคนงานหรือทำให้พร้อมใช้งานผ่านความสัมพันธ์กับผู้ให้บริการด้านแรงงาน

เครื่องมือและบริการคำอธิบายประกอบข้อมูล 10 อันดับแรก

1. คีย์แล็บ

เป้าหมายหลักของ Keylabs คือการเร่งกระบวนการทำคำอธิบายประกอบ เครื่องมือคำอธิบายประกอบรูปภาพและวิดีโอมีคุณลักษณะต่างๆ ที่ช่วยในเรื่องนี้:

• การปรับปรุงคำอธิบายประกอบและฟังก์ชันการสรุปอย่างรวดเร็ว
• ในคำอธิบายประกอบวิดีโอ วิธีการแก้ไขจะช่วยติดตามวัตถุในหลายเฟรม
• ผู้ใส่คำอธิบายประกอบหลายคนสามารถติดป้ายกำกับวิดีโอได้พร้อมกันโดยไม่ส่งผลกระทบต่อคุณภาพหรือการติดตามวัตถุ
• รวมแต่ละประเภทคำอธิบายประกอบล่วงหน้าตามความต้องการของโปรเจ็กต์ของคุณ
• Keylabs เป็นบริษัทที่เชี่ยวชาญด้านการจัดการโครงการและการวิเคราะห์กำลังคน ระบบเวิร์กโฟลว์ของ Keylabs เชื่อมต่อผู้ใส่คำอธิบายประกอบและผู้ตรวจสอบ และกระจายหน้าที่ระหว่างพวกเขาอย่างมีประสิทธิภาพ
• ชุดคีย์เวิร์ดช็อตคัทที่มีประโยชน์มาพร้อมกับการดำเนินการคำอธิบายประกอบแต่ละรายการ

2. กล่องฉลาก

Labelbox ปรับปรุงคำอธิบายประกอบของข้อมูลด้วยเครื่องมือการติดฉลากโดยใช้ AI ช่วย การจัดการข้อมูล API สำหรับการผสานรวม และ Python SDK สำหรับการพัฒนาคุณสมบัติใหม่อย่างรวดเร็ว

• การวิเคราะห์ประสิทธิภาพของการติดฉลากข้อมูล
• เพื่อความสะดวกในการใช้งาน อินเทอร์เฟซสามารถเปลี่ยนแปลงได้
• การติดฉลากด้วยปัญญาประดิษฐ์
• บริการการติดฉลากข้อมูลที่บูรณาการ
• เครื่องมือสำหรับการประกันคุณภาพและการควบคุมคุณภาพ ตลอดจนขั้นตอนการทำงานสำหรับการตรวจทานฉลาก

สำหรับภาพถ่ายมากถึง 5,000 ภาพ พร้อมกล่องฉลากฟรี นอกจากนั้น พวกเขายังเสนอโปรแกรม Pro และ Enterprise ที่ปรับแต่งมาโดยเฉพาะ

3. มาตราส่วน AI

การติดฉลากล่วงหน้าด้วยแมชชีนเลิร์นนิง ระบบประกันคุณภาพอัตโนมัติ การจัดการชุดข้อมูล และการประมวลผลเอกสาร ทั้งหมดนี้รวมอยู่ใน AI ของมาตราส่วน แนวทางการใส่คำอธิบายประกอบด้วยข้อมูลโดยใช้ AI มุ่งเป้าไปที่รถยนต์ที่ขับด้วยตนเอง:

• การติดฉลากล่วงหน้าด้วยแมชชีนเลิร์นนิง
• จัดการชุดข้อมูลนิวเคลียส
• การตั้งค่าทองในระบบ QA อัตโนมัติ
• คุณสมบัติของการประมวลผลเอกสาร
• การจัดการข้อมูลด้วยโมเดลในลูป
• ราคาเริ่มต้นที่ 50,000 เหรียญสหรัฐ

4. V7

V7 ใช้การผสมผสานระหว่างการจัดการชุดข้อมูล รูปภาพ และวิดีโอประกอบ และการฝึกอบรมโมเดล autoML เพื่อทำให้งานการติดฉลากเป็นไปโดยอัตโนมัติ ต่อไปนี้เป็นคุณสมบัติบางอย่าง:

• คุณลักษณะคำอธิบายประกอบที่เป็นแบบอัตโนมัติและไม่ต้องการการฝึกอบรม
• โมเดลและมนุษย์จำนวนมากสามารถอยู่ในเฟสของลูปด้วยกระบวนการที่ประกอบได้
• ในขนาดที่ใหญ่ขึ้น การจัดการชุดข้อมูลที่คงไว้เดิมจะมีประสิทธิภาพ
• บริการการติดฉลากข้อมูลที่บูรณาการ
• การทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์และประสบการณ์การใช้งานของผู้ใช้
• ราคาเริ่มต้นที่ 150 เหรียญสหรัฐ นอกจากนี้ยังมีการทดลองใช้ฟรี 14 วันอีกด้วย

5. SuperAnnotate

สำหรับแอปพลิเคชันวิชันซิสเต็มต่างๆ SuperAnnotate จะเปิดใช้งานชุดข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูง การระบุอ็อบเจ็กต์ อินสแตนซ์ การแบ่งส่วนความหมาย คำอธิบายประกอบของจุดสำคัญ คำอธิบายประกอบทรงลูกบาศก์ และการติดตามวิดีโอ คือตัวเลือกบางส่วนที่มีให้

• นักพัฒนาสามารถใช้โมเดลของตนเองได้ด้วยการแท็กโดยใช้ AI
• การแบ่งส่วนความหมายด้วย superpixels
• ระบบประกันคุณภาพระดับสูงสุด
• การแปลงรูปภาพรองรับรูปแบบที่หลากหลาย
• มี SuperAnnotate ให้ทดลองใช้งานฟรี 14 วัน
• นอกจากนี้ยังมีแผน Starter, Pro, Corporate และราคาที่กำหนดเอง

6. Dataloop

Dataloop สามารถช่วยในทุกแง่มุมของโครงการคอมพิวเตอร์วิทัศน์ รวมถึงการใส่คำอธิบายประกอบ การประเมินแบบจำลอง และการปรับแต่งแบบจำลองโดยใช้การป้อนข้อมูลของมนุษย์ Dataloop รองรับงานคอมพิวเตอร์วิทัศน์ เช่น การตรวจจับ การจัดประเภท ประเด็นสำคัญ และการแบ่งส่วน:

• รองรับข้อมูลได้หลากหลายประเภท
• มันช่วยปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ของทีม
• รองรับวิดีโอ
• การติดฉลากด้วยความช่วยเหลือของแบบจำลอง

7. กำกับดูแล

การติดฉลากด้วยกล่อง เส้น จุด รูปหลายเหลี่ยม และแปรงบิตแมปสามารถทำได้ด้วยเครื่องมือคำอธิบายประกอบภาพและวิดีโอบนเว็บนี้ Supervise.ly ยังมีเครื่องมือ Data Transformation Language และฟังก์ชัน 3D Point Cloud นอกจากนี้ยังมีคุณสมบัติดังต่อไปนี้:

• การติดฉลากด้วยปัญญาประดิษฐ์
• คำอธิบายประกอบและการจัดการข้อมูลในหลายรูปแบบ
• ปลั๊กอินสำหรับรูปแบบข้อมูลที่กำหนดเองสามารถสร้างและนำเข้าได้
• การจัดการโครงการในหลายระดับ เช่น ทีม พื้นที่ทำงาน และชุดข้อมูล
• มีรูปภาพทั้งหมด 100 รูปให้ใช้งานฟรีในรุ่นชุมชน

8. ข้อมูลกลุ่ม

Hive Data เป็นระบบจัดการคำอธิบายประกอบที่สมบูรณ์ นอกจากนี้ยังรองรับรูปภาพ วิดีโอ ข้อความ คำอธิบายประกอบ 3D Point Cloud และการจัดหาข้อมูล Hive Data ให้การติดตามวัตถุแบบหลายเฟรม รูปทรง และการแบ่งส่วนแบบ Panoptic แบบ 3 มิติ นอกเหนือจากประเภทคำอธิบายประกอบพื้นฐาน นอกจากนี้ยังมีตัวเลือกต่อไปนี้:

• จัดการบริการการติดฉลากข้อมูลแบบ end-to-end
• ใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมมาแล้ว
• ช่วยเพิ่มเวิร์กโฟลว์สำหรับการจัดการโครงการ
• รองรับข้อมูลได้หลากหลายประเภท
• ข้อมูลที่มีอยู่ในปัจจุบัน

9. CVAT (เครื่องมือบันทึกภาพคอมพิวเตอร์วิทัศน์)

CVAT เป็นเครื่องมือสร้างคำอธิบายประกอบข้อมูลแบบโอเพนซอร์สที่ใช้งานได้ฟรี สามารถใช้เพื่อสร้างคำอธิบายประกอบในภาพถ่ายและภาพยนตร์ การระบุวัตถุ การจัดหมวดหมู่รูปภาพ และการแบ่งส่วนรูปภาพสามารถทำได้โดยใช้ CVAT ผู้ใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลสามารถใช้กล่อง รูปหลายเหลี่ยม รูปหลายเหลี่ยม และจุดได้

• LDAP รองรับเครื่องมืออัตโนมัติที่หลากหลาย เช่น การใส่คำอธิบายประกอบอัตโนมัติและการแก้ไขวิดีโอโดยใช้ API การตรวจจับวัตถุ TensorFlow*
• คำอธิบายประกอบที่เป็นกึ่งอัตโนมัติ
• การแก้ไขรูปร่างระหว่างคีย์เฟรม
• มีแดชบอร์ดที่แสดงรายการพร้อมโปรเจ็กต์และงานคำอธิบายประกอบ

10. เครื่องมือแท็กวัตถุภาพ (VoTT)

VoTT สามารถนำเข้าข้อมูลจากที่จัดเก็บในตัวเครื่องและบนคลาวด์ และส่งออกข้อมูลที่มีป้ายกำกับไปยังที่จัดเก็บในเครื่องหรือบนคลาวด์ มันทำงานบน Windows, Linux และ OSX และอาจสร้างจากแหล่งที่มา นอกจากนี้ยังสามารถเข้าถึงได้เป็นเว็บแอปพลิเคชันแบบสแตนด์อโลนที่ทำงานร่วมกับเบราว์เซอร์ใดก็ได้ อย่างไรก็ตาม เนื่องจากโปรแกรมเว็บไม่สามารถเข้าถึงระบบไฟล์ในเครื่องได้ จึงต้องการการอัปโหลดชุดข้อมูลไปยังคลาวด์ รูปหลายเหลี่ยมและสี่เหลี่ยมผืนผ้าเป็นรูปทรงของคำอธิบายประกอบสองประเภทที่รองรับ

• ตัวชี้วัดการตรวจสอบโครงการและแป้นพิมพ์ลัดเป็นหนึ่งในคุณสมบัติ
• CSV, JSON ทั่วไป, Pascal และ TFRecord เป็นรูปแบบเอาต์พุตทั่วไป VoTT รองรับ Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) และ Azure Custom Vision Service