十大數據註釋工具和服務

任何計算機視覺項目都需要使用適當的數據註釋工具。 精確訓練數據集和高性能模型是流線型數據註釋過程的結果。

另一方面，開發人員可用的可能性的多樣性有時可能令人生畏。 確定哪種數據註釋工具最適合您的用例或應用程序可能具有挑戰性。

讓我們詳細討論一下排名前 10 位的數據標註工具和服務。

數據註釋工具：它是什麼？

數據註釋工具是一種軟件解決方案，可用於註釋生產級訓練數據以進行機器學習。 它可以是基於雲的、內部部署的或容器化的。 雖然一些企業更喜歡構建自己的工具，但仍有大量開源和免費軟件數據註釋解決方案可供使用。

在商業上，它們可以出租和購買。 圖像、視頻、文本、音頻、電子表格和傳感器數據註釋工具都是為處理某些形式的數據而構建的。 內部部署、容器、SaaS（雲）和 Kubernetes 都是可用的部署模型。 這些數據註釋工具非常適合有大量未標記數據可用的情況，它們還將為市場增長開闢新的商業機會。 它可以在雲端、本地或容器中運行。 根據 Astute Analytica 的說法，從 2022 年到 2030 年，全球數據註釋工具市場將以 30.9% 的複合年增長率增長。

基本數據註釋工具方面

數據集管理

註釋以用於管理公司想要註釋的數據集的系統開始和結束。 人們必須確認他們正在考慮使用的工具將真正導入並支持他們需要標記為流程關鍵元素的大量數據和文件格式。 搜索、過濾、排序、複製和組合數據庫是此過程的一部分。

因為不同的工具以不同的方式保存註釋輸出，所以他們希望確保他們選擇的工具符合他們團隊的輸出要求。 最後，他們需要一個地方來保存他們的註釋數據。 儘管大多數程序都支持本地和網絡存儲，但云存儲（尤其是來自最喜歡的雲供應商的雲存儲）可能會受到影響，因此請仔細檢查文件存儲目標是否受支持。

註釋技術

將標籤應用於數據的方法和可能性顯然是數據註釋工具中最重要的元素。 然而，沒有完美的樂器。 許多工具是針對特定類型的標籤量身定制的，而其他工具則提供了一組多樣化的工具來支持各種用例。

構建和管理本體或指南，例如標籤映射、類、屬性和特定的註釋種類，是數據註釋工具提供的常見類型的註釋功能。

數據質量管理

數據質量將決定機器學習和 AI 模型的性能。 數據註釋工具使質量控制 (QC) 和驗證過程更容易。 理想情況下，該工具應該在註釋中內置質量控制。

勞動力管理

即使是包含基於人工智能的自動化功能的工具也需要人工交互。 如前所述，仍然需要人工處理異常和質量保證。 因此，頂級系統將包括勞動力管理功能，例如任務分配和生產力分析，這些功能可以跟踪用戶在每個任務或子任務上花費的時間。

安全

人們希望他們的數據是安全的，無論他們是註釋敏感的受保護個人信息 (PPI) 還是他們自己的寶貴知識產權 (IP)。 工具應限制數據下載並將註釋者的查看權限限制為未分配給他們的數據。 數據註釋工具可以提供安全的文件訪問，這取決於它是駐留在雲端還是本地（例如，VPN）。

集成標籤輔助

如前所述，每個工具都需要人工來註釋數據，而數據註釋的人力和技術方面都至關重要。 因此，許多數據註釋工具供應商通過勞動力網絡將註釋作為服務提供。 工具供應商要么僱傭工人，要么通過與勞動力供應商的關係讓他們可用。

十大數據註釋工具和服務

1. Keylabs

Keylabs 的主要目標是加快註釋過程。 圖像和視頻註釋工具有多種功能可以幫助解決這個問題：

• 註釋增強和快速概述功能
• 在視頻註釋中，插值方法有助於跨多個幀跟踪對象。
• 多個註釋者可以同時標記視頻，而不會影響質量或對象跟踪。
• 根據您的項目要求集成每種預註釋類型。
• Keylabs 是一家專門從事項目管理和勞動力分析的公司。 Keylabs 工作流系統連接註釋者和驗證者，並在他們之間有效地分配職責。
• 每個註釋操作都附帶一組有用的關鍵字快捷方式。

2. 標籤框

Labelbox 使用 AI 輔助標籤工具、數據管理、用於集成的 API 和用於快速開發新功能的 Python SDK 來增強數據註釋。

• 數據標註的性能分析。
• 為了使用方便，界面可以改變。
• 在人工智能的幫助下進行標記
• 集成的數據標籤服務
• 用於質量保證和質量控制的工具，以及用於標籤審查的工作流程

對於多達 5000 張照片，標籤框是免費的。 除此之外，他們還提供量身定制的專業和企業計劃。

3. 規模化人工智能

使用機器學習進行預標記、自動化質量保證系統、數據集管理和文檔處理都包含在規模 AI 中。 他們的人工智能輔助數據註釋方法旨在自動駕駛汽車：

• 使用機器學習進行預標記
• 管理 Nucleus 數據集
• 自動化 QA 系統中的金牌設置
• 文件處理的特點
• 使用循環中的模型進行數據管理
• 價格從 50,000 美元起。

4.V7

V7 結合使用數據集管理、圖像和視頻註釋以及 autoML 模型訓練來自動執行標記任務。 以下是其中的一些功能：

• 自動化且不需要培訓的註釋功能
• 多個模型和人類可以處於可組合過程的循環階段。
• 在更大的尺寸下，保持原位的數據集管理是有效的。
• 集成的數據標籤服務
• 實時協作和功能性用戶體驗
• 價格從 150 美元起。還有 14 天的免費試用期。

5. 超級註釋

對於各種計算機視覺應用，SuperAnnotate 支持高質量的訓練數據集。 對象識別、實例、語義分割、關鍵點註釋、長方體註釋和視頻跟踪是一些可用的選項。

• 開發人員可以利用他們自己的帶有 AI 輔助標記的模型。
• 超像素語義分割
• 最高水平的質量保證體系
• 圖像轉換支持多種格式。
• SuperAnnotate 提供 14 天免費試用。
• 它還提供 Starter、pro、企業計劃和自定義定價。

6.數據循環

Dataloop 可以幫助計算機視覺項目的各個方面，包括註釋、模型評估和使用人工輸入的模型細化。 Dataloop支持檢測、分類、關鍵點、分割等計算機視覺任務：

• 支持多種數據類型
• 它增強了團隊的工作流程。
• 支持視頻
• 在模型的幫助下標記

7. 監督

使用此基於 Web 的圖像和視頻註釋工具，可以使用框、線、點、多邊形和位圖畫筆進行標記。 Supervise.ly 還包括數據轉換語言工具和 3D 點雲功能。 還有以下特點：

• 在人工智能的幫助下進行標記
• 多種格式的數據註釋和管理
• 可以創建和導入自定義數據格式的插件。
• 多個級別的項目管理，例如團隊、工作區和數據集
• 社區版共有 100 張照片免費提供。

8. 蜂巢數據

Hive Data 是一個完整的註釋管理系統。 此外，它還支持圖像、視頻、文本、3D 點雲註釋和數據源。 除了基本的註釋種類之外，Hive Data 還提供多幀對象跟踪、輪廓和 3D 全景分割。 還有以下選項：

• 它管理端到端的數據標籤服務
• 它使用已經訓練好的模型
• 它增強了項目管理的工作流程。
• 支持多種數據類型
• 當前可用的數據

9. CVAT（計算機視覺標註工具）

CVAT 是一個免費使用的開源數據註釋工具。 它可以用來對照片和電影進行註釋。 使用 CVAT 可以進行對象識別、圖片分類和圖像分割。 數據註釋器可以使用框、多邊形、折線和點。

• LDAP 支持廣泛的自動化工具，例如使用 TensorFlow* 對象檢測 API 的自動註釋和視頻插值。
• 半自動註釋
• 關鍵幀之間的形狀插值
• 它有一個儀表板，列出了註釋項目和任務。

10. 視覺對象標記工具（VoTT）

VoTT 可以從本地和雲存儲導入數據，並將標記數據導出到本地或云存儲。 它在 Windows、Linux 和 OSX 上運行，並且可以從源代碼構建。 它還可以作為可與任何瀏覽器一起使用的獨立 Web 應用程序進行訪問。 但是，由於 Web 程序無法訪問本地文件系統，因此需要將數據集上傳到雲端。 多邊形和矩形是支持的兩種註釋形狀。

• 項目監控指標和鍵盤快捷鍵是其中的功能。
• CSV、通用 JSON、Pascal 和 TFRecords 是常見的輸出格式。 VoTT 支持 Microsoft 認知工具包 (CNTK) 和 Azure 自定義視覺服務。