十大数据注释工具和服务

任何计算机视觉项目都需要使用适当的数据注释工具。 精确训练数据集和高性能模型是流线型数据注释过程的结果。

另一方面，开发人员可用的可能性的多样性有时可能令人生畏。 确定哪种数据注释工具最适合您的用例或应用程序可能具有挑战性。

让我们详细讨论一下排名前 10 位的数据标注工具和服务。

数据注释工具：它是什么？

数据注释工具是一种软件解决方案，可用于注释生产级训练数据以进行机器学习。 它可以是基于云的、内部部署的或容器化的。 虽然一些企业更喜欢构建自己的工具，但仍有大量开源和免费软件数据注释解决方案可供使用。

在商业上，它们可以出租和购买。 图像、视频、文本、音频、电子表格和传感器数据注释工具都是为处理某些形式的数据而构建的。 内部部署、容器、SaaS（云）和 Kubernetes 都是可用的部署模型。 这些数据注释工具非常适合有大量未标记数据可用的情况，它们还将为市场增长开辟新的商业机会。 它可以在云端、本地或容器中运行。 根据 Astute Analytica 的说法，从 2022 年到 2030 年，全球数据注释工具市场将以 30.9% 的复合年增长率增长。

基本数据注释工具方面

数据集管理

注释以用于管理公司想要注释的数据集的系统开始和结束。 人们必须确认他们正在考虑使用的工具将真正导入并支持他们需要标记为流程关键元素的大量数据和文件格式。 搜索、过滤、排序、复制和组合数据库是此过程的一部分。

因为不同的工具以不同的方式保存注释输出，所以他们希望确保他们选择的工具符合他们团队的输出要求。 最后，他们需要一个地方来保存他们的注释数据。 尽管大多数程序都支持本地和网络存储，但云存储——尤其是来自最喜欢的云供应商的云存储——可能会受到影响，因此请仔细检查文件存储目标是否受支持。

注释技术

将标签应用于数据的方法和可能性显然是数据注释工具中最重要的元素。 然而，没有完美的乐器。 许多工具是针对特定类型的标签量身定制的，而其他工具则提供了一组多样化的工具来支持各种用例。

构建和管理本体或指南，例如标签映射、类、属性和特定的注释类型，是数据注释工具提供的常见类型的注释功能。

数据质量管理

数据质量将决定机器学习和 AI 模型的性能。 数据注释工具使质量控制 (QC) 和验证过程更容易。 理想情况下，该工具应该在注释中内置质量控制。

劳动力管理

即使是包含基于人工智能的自动化功能的工具也需要人工交互。 如前所述，仍然需要人工处理异常和质量保证。 因此，顶级系统将包括劳动力管理功能，例如任务分配和生产力分析，这些功能可以跟踪用户在每个任务或子任务上花费的时间。

安全

人们希望他们的数据是安全的，无论他们是注释敏感的受保护个人信息 (PPI) 还是他们自己的宝贵知识产权 (IP)。 工具应限制数据下载并将注释者的查看权限限制为未分配给他们的数据。 数据注释工具可以提供安全的文件访问，这取决于它是驻留在云端还是本地（例如，VPN）。

集成标签辅助

如前所述，每个工具都需要人工来注释数据，而数据注释的人力和技术方面都至关重要。 因此，许多数据注释工具供应商通过劳动力网络将注释作为服务提供。 工具供应商要么雇佣工人，要么通过与劳动力供应商的关系让他们可用。

十大数据注释工具和服务

1. Keylabs

Keylabs 的主要目标是加快注释过程。 图像和视频注释工具有多种功能可以帮助解决这个问题：

• 注释增强和快速概述功能
• 在视频注释中，插值方法有助于跨多个帧跟踪对象。
• 多个注释者可以同时标记视频，而不会影响质量或对象跟踪。
• 根据您的项目要求集成每种预注释类型。
• Keylabs 是一家专门从事项目管理和劳动力分析的公司。 Keylabs 工作流系统连接注释者和验证者，并在他们之间有效地分配职责。
• 每个注释操作都附带一组有用的关键字快捷方式。

2. 标签框

Labelbox 使用 AI 辅助标签工具、数据管理、用于集成的 API 和用于快速开发新功能的 Python SDK 来增强数据注释。

• 数据标注的性能分析。
• 为了使用方便，界面可以改变。
• 在人工智能的帮助下进行标记
• 集成的数据标签服务
• 用于质量保证和质量控制的工具，以及用于标签审查的工作流程

对于多达 5000 张照片，标签框是免费的。 除此之外，他们还提供量身定制的专业和企业计划。

3. 规模化人工智能

使用机器学习进行预标记、自动化质量保证系统、数据集管理和文档处理都包含在规模 AI 中。 他们的人工智能辅助数据注释方法旨在自动驾驶汽车：

• 使用机器学习进行预标记
• 管理 Nucleus 数据集
• 自动化 QA 系统中的金牌设置
• 文件处理的特点
• 使用循环中的模型进行数据管理
• 价格从 50,000 美元起。

4.V7

V7 结合使用数据集管理、图像和视频注释以及 autoML 模型训练来自动执行标记任务。 以下是其中的一些功能：

• 自动化且不需要培训的注释功能
• 多个模型和人类可以处于可组合过程的循环阶段。
• 在更大的尺寸下，保持原位的数据集管理是有效的。
• 集成的数据标签服务
• 实时协作和功能性用户体验
• 价格从 150 美元起。还有 14 天的免费试用期。

5. 超级注释

对于各种计算机视觉应用，SuperAnnotate 支持高质量的训练数据集。 对象识别、实例、语义分割、关键点注释、长方体注释和视频跟踪是一些可用的选项。

• 开发人员可以利用他们自己的带有 AI 辅助标记的模型。
• 超像素语义分割
• 最高水平的质量保证体系
• 图像转换支持多种格式。
• SuperAnnotate 提供 14 天免费试用。
• 它还提供 Starter、pro、企业计划和自定义定价。

6.数据循环

Dataloop 可以帮助计算机视觉项目的各个方面，包括注释、模型评估和使用人工输入的模型细化。 Dataloop支持检测、分类、关键点、分割等计算机视觉任务：

• 支持多种数据类型
• 它增强了团队的工作流程。
• 支持视频
• 在模型的帮助下标记

7. 监督

使用此基于 Web 的图像和视频注释工具，可以使用框、线、点、多边形和位图画笔进行标记。 Supervise.ly 还包括数据转换语言工具和 3D 点云功能。 还有以下特点：

• 在人工智能的帮助下进行标记
• 多种格式的数据注释和管理
• 可以创建和导入自定义数据格式的插件。
• 多个级别的项目管理，例如团队、工作区和数据集
• 社区版共有 100 张照片免费提供。

8. 蜂巢数据

Hive Data 是一个完整的注释管理系统。 此外，它还支持图像、视频、文本、3D 点云注释和数据源。 除了基本的注释种类之外，Hive Data 还提供多帧对象跟踪、轮廓和 3D 全景分割。 还有以下选项：

• 它管理端到端的数据标签服务
• 它使用已经训练好的模型
• 它增强了项目管理的工作流程。
• 支持多种数据类型
• 当前可用的数据

9. CVAT（计算机视觉标注工具）

CVAT 是一个免费使用的开源数据注释工具。 它可以用来对照片和电影进行注释。 使用 CVAT 可以进行对象识别、图片分类和图像分割。 数据注释器可以使用框、多边形、折线和点。

• LDAP 支持广泛的自动化工具，例如使用 TensorFlow* 对象检测 API 的自动注释和视频插值。
• 半自动注释
• 关键帧之间的形状插值
• 它有一个仪表板，列出了注释项目和任务。

10. 视觉对象标记工具（VoTT）

VoTT 可以从本地和云存储导入数据，并将标记数据导出到本地或云存储。 它在 Windows、Linux 和 OSX 上运行，并且可以从源代码构建。 它还可以作为可与任何浏览器一起使用的独立 Web 应用程序进行访问。 但是，由于 Web 程序无法访问本地文件系统，因此需要将数据集上传到云端。 多边形和矩形是支持的两种注释形状。

• 项目监控指标和键盘快捷键是其中的功能。
• CSV、通用 JSON、Pascal 和 TFRecords 是常见的输出格式。 VoTT 支持 Microsoft 认知工具包 (CNTK) 和 Azure 自定义视觉服务。