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Nov 14, 2023

2023 年のベスト画像注釈ツール

Che cos'è l'annotazione delle immagini? Una volta completata l'annotazione umana, avviene l'apprendimento automatico.

画像アノテーションとは何ですか?

人間による注釈が完了すると、機械学習モデルが自動的にタグ付けされた画像を調べて、同じ注釈を生成します。 画像の注釈はモデルが満たそうとする基準を定義するため、ラベルの間違いも同様に複製されます。

画像の注釈は、画像内に含まれる物体、人物、状況を識別して分類するのに役立つ説明データを使用して画像にラベルを付けるか分類するプロセスです。

画像注釈はロボットが視覚入力を理解して解釈するのに役立つため、コンピューター ビジョン、ロボット工学、自動運転において重要です。 画像には、項目の周囲に境界ボックスを描画したり、項目にタイトルを付けたり、視覚的特徴に従って項目を分割したりするなど、さまざまな方法で注釈を付けることができます。

2023 年にチェックすべき最適な画像注釈ツールをいくつか紹介します。

Markup Hero を使用すると、写真にラベルや説明を追加したり、重要な詳細を強調表示したり、特定の領域に注意を向けたりすることができます。 このアプリケーションでは、ユーザーが画像のサイズ変更、反転、回転を行うこともできるため、目的の結果を簡単に得ることができます。

注釈付きの画像は、コメントやディスカッションのためにユーザー間で簡単に共有できます。 Markup Hero は、リアルタイムの共同作業やビジュアル コミュニケーションに最適な、使いやすく柔軟で強力な画像注釈ツールです。

Keylabs を使用すると、ユーザーはキャプション、タグ、および境界ボックス、重要なポイント、セマンティック セグメンテーションなどのその他の情報を画像に注釈を付けることができます。 Keylabs のおかげで、AI 研究者や開発者は写真に注釈を付ける時間を節約できるかもしれません。 このプラットフォームはすべての画像注釈スタイルとメソッドを包括的にサポートしているため、開発者は幅広いオプションを利用できます。 ソフトウェアの直感的な設計により、ユーザーは画像をいくつかのカテゴリに効率的に分類できます。 これにより、ユーザーは共同作業を行うことができ、プロセスを管理し、進行状況を監視するためのツールが提供されます。

このプログラムは高度に調整可能でもあり、独自の注釈テンプレートやパーソナライズされたプロセスの開発などの機能を備えています。 Keylabs は、注釈機能に加えて、注釈の精度と一貫性を確保するための組み込みの品質管理手段を提供します。

V7 Labs は、企業や個人が機械学習やコンピューター ビジョン研究用の高品質なデータセットを作成できるように設計された画像注釈ツールです。 このアプリケーションの多用途な注釈機能により、さまざまな設定で役立ちます。 V7 Labs の主な特徴は、高品質のトレーニング データを効率的かつ迅速に提供できることです。 このツールは、AI 支援のアノテーションを使用して、特定のデータセットの生成に必要な時間と労力を短縮します。

TensorFlow や PyTorch などのいくつかの人気のある ML ライブラリは、V7 Labs と簡単に統合できます。 注釈付きのデータセットは、ユーザーが選択した機械学習フレームワークに必要な形式で簡単にエクスポートできます。 このツールは、協調的な注釈ワークフローと AI 支援の注釈機能により、注釈時間を短縮し、トレーニング データの品質を大幅に向上させる可能性があります。

Labelbox は、使いやすさ、速度、汎用性の点で最も強力なベクター ラベル付けツールです。 これにより、あらゆる点で完璧なロジックが可能になります。 すぐに起動して実行し、あらゆる規模のチームに適応し、わずかな労力で高品質のトレーニング データを生成します。 オブジェクト識別のためのラベル付け、セマンティック セグメンテーション、画像分類は、特定のプロジェクトのニーズに合わせて注釈を変更する方法のほんの一例にすぎません。

Labelbox を使用すると、タスクを割り当てたり、メモを確認したり、進捗状況を監視したりすることで、複数の人が共同作業することができます。 また、ラベルが正確で信頼できるものであることを確認するための品質保証ツールも提供します。 コンテンツ、データ、またはテキストの埋め込みに作用する動的フィルターを使用すると、レビュー キューに送信する前に、関連する結果を大規模かつ効果的かつ迅速にタグ付けできます。

スケール画像注釈ツールを使用すると、ユーザーは画像にスケール バーや定規を追加して、項目サイズの視覚的な参照を提供できます。 これは、小さな動物や地層などの複雑な構造物の写真を見る場合に特に便利です。 ユーザーは、プログラム内の写真にテキスト ラベル、矢印、その他の図形を追加して、特定の側面を強調することができます。

事前ラベル付け、スーパーピクセル セグメンテーションなどのアクティブ ツール、および ML ベースの品質チェックにより、大きな画像に正確、迅速、高品質の注釈を付けることができます。 画像スケーリングタスクを組み合わせることが可能です。 画像タスクは、ターゲット オブジェクトが不明な場合に、コンセンサスを得て分類ジョブを自動的に構築するように設定できます。

SuperAnnotate は、画像や動画に短時間で注釈を付けるための強力なソフトウェアです。 これは、コンピューター ビジョン チーム、AI 研究者、データ サイエンティストがコンピューター ビジョン モデルで使用するデータセットに注釈を付けるために設計されています。 SuperAnnotate を使用すると、境界ボックス、ポインター、ポリゴン、線、セグメンテーションなど、さまざまな方法で画像に注釈を付けることができます。

SuperAnnotate には、注釈が正確であることを保証する自動レビューやコンセンサス レビューなどの品質管理機能もあります。 このツールの直感的なデザインにより、チーム メンバー間のコラボレーションが容易になり、迅速な注釈のペースが可能になります。 さらに、選択クエリとデータ管理機能により、高品質のデータセットが維持および強化されます。

Supervisely は、マシン ビジョン アプリケーションで使用する画像やビデオに注釈を付けたり、ラベルを付けたりするのに便利なツールです。 オブジェクトの識別、セグメンテーション、分類、追跡は、プラットフォームの直感的なインターフェイスを利用して実行できる注釈の種類の一部です。 Supervisely の強力な注釈エンジンは、自動多角形セグメンテーション、形状、テキスト操作、基本的なラベル付けなどの機能を使用して注釈を簡素化します。

Supervisely のユーザーは、注釈、コメント、下書きを投稿およびレビューすることでプロジェクトで共同作業できます。 TensorFlow、PyTorch、Caffe などの一般的な深層学習フレームワークとの互換性のおかげで、このプラットフォームではユーザーが注釈をいくつかの形式でエクスポートできます。

拡張性、柔軟性、使いやすさはすべて設計の優先事項でした。 Scalabel が容易にする自動注釈を使用すると、精度が向上します。 Scalabel のコラボレーションとバージョン管理のサポートにより、複数の開発者が同じプロジェクトで同時に作業することができます。 レビュー、検証、修正ツールなどの品質保証要素も含まれています。

Scalabel は、TensorFlow、PyTorch、Caffe などの他の機械学習フレームワークと通信して、アプリ内モデルのトレーニングを容易にすることができるため、際立っています。 3D クラウドと 2D ビデオ トラッキングの組み合わせにより、フレーム間の注釈予測は完璧です。

RectLabel は、機械学習で使用するために画像に注釈を付けるのに役立つ画像ラベル付けツールです。 このツールは、境界ボックス、多角形、線などの多くの注釈をサポートしています。 このプログラムは誰でも簡単に使用できるため、ユーザーは興味深い特徴の周囲に境界ボックスを描画して写真に注釈を付けることができます。

RectLabel は、注釈プロセスの信頼性と生産性を向上させるいくつかの機能を提供します。 このツールは境界ボックスのサイズと位置をきめ細かく制御できるため、高品質の注釈を実現できます。 スマート タグ付けシステムは、過去の選択に基づいて提案を行うことで、ユーザーがラベル付けする時間を節約するのにも役立ちます。

Makingsense.ai は、写真にラベルを付けるための、ダウンロードもインストールも不要なインターネット アプリケーションです。 これはブラウザベースです。 したがって、複雑なセットアップ手順は必要ありません。 TensorFlow.js は、ニューラル ネットワークをトレーニングするための最も人気のあるフレームワークの 1 つであり、Makes Sense AI の基盤として機能します。 このプログラムは、アクセスしやすくシンプルな機能を備えているため、画像の注釈や小さなプロジェクトを迅速にテストするのに最適です。 オンライン画像注釈ツールである MakeSense.AI は、GPLv3 ライセンスに基づいて無料です。

CVAT は、画像に注釈を付けるために広く使用されているオープンソース プログラムです。 インテルの研究者が開発しました。 CVAT は、Viso Suite コンピューター ビジョン アプリケーション スイートの一部として企業が利用できます。 GitHub 上の 5.7k スター Github に基づいているため、このアノテーション ツールは手動でインストールする必要があります。 セットアップ後は、ショートカットやラベルのカスタム形状を作成する機能など、他のものよりも多くの機能とツールが提供されます。 TensorFlow Object Detection と Deep Learning Deployment Toolkit は、CVAT と互換性のある多くのプラグインのうちの 2 つにすぎません。

LabelImg は、Python で書かれた一般的な初歩的なグラフィック画像注釈ツールです。 GitHub で 14.7k のお気に入り セットアップ プロセスは簡単で、コマンド プロンプトまたはターミナルを使用するだけで数分で完了します。 画像アノテーション ツールは、物体識別モデルのデータセットにアノテーションを付けるのに役立ちますが、小規模なデータセット (10,000 枚未満の写真) で最も効果的に機能し、多くの人的介入が必要です。 ユーザーフレンドリーで豊富なドキュメントがあるため、初心者の ML プログラマーにとって優れたツールです。

オックスフォード大学の Visual Geometry Group (VGG) は、画像に注釈を付けるための無料のオープンソース プログラムである VGG Image Annotator (VIA) をリリースしました。 点、線、多角形、長方形など、写真上に図形を描画するための簡単なユーザー インターフェイスを提供します。 さらに、VIA を使用すると、ユーザーが特性に注釈を付けることができ、注釈のさらなるコンテキストが提供されます。

オブジェクトの識別、画像のセグメンテーション、および分類は、VIA のさまざまな用途のほんの一部にすぎません。 CSV、JSON、および PASCAL VOC は、インポートおよびエクスポートできる注釈付き形式です。 VIA はローカルまたは Web サーバー上に展開でき、さまざまな注釈のニーズに合わせて変更できます。

Dataturks は、ユーザーが画像に注釈を付けてデータを識別できるクラウド上のサービスです。 境界ボックス、ポリゴン、セマンティック セグメンテーションは、利用可能なアノテーションのほんの一部です。 正確な注釈をさらに保証するために、品質保証ツールが装備されています。

Dataturks では、TensorFlow、PyTorch、Keras などのよく知られた ML ライブラリとの統合も利用できます。 Dataturks の包括的な目標は、ML チームがより効果的なモデルの開発に専念できるように、データに注釈を付ける効率、シンプルさ、正確さを向上させることです。

Roboflow は、データに注釈を付けたりタグ付けしたりするために使用できるクラウドのサービスです。 アノテーションの選択肢は、ポリゴンからセマンティック セグメンテーション、バウンディング ボックスまで多岐にわたります。 正確な注釈をさらに保証するために、品質保証ツールが装備されています。

Eagle は、写真やコンセプトを整理するのに最適なプログラムです。 コンピューター ビジョン モデルのトレーニングを高速化するために、このツールは大規模なデータセットのアノテーションを合理化します。 注釈は表示および編集でき、進捗状況を追跡でき、アノテーターの品質をソフトウェア内で検証できます。

Eagle には、コラボレーションを促進する快適なインターフェイスがあります。 データセットのインポートとエクスポート、ラベル付けアクティビティの整理など、いくつかの便利なツールが利用可能です。 Eagle の効率的な整理機能により、特定の写真コレクションをいつでも簡単に見つけることができます。 さらに、オーディオおよびビデオの管理機能により、映画を個別に開かなくてもプレビューできます。

Hasty は、AI を利用して写真に注釈を付けるオンライン注釈ツールです。 ドイツの企業は、「AI を使用して AI を教える」という、アクティブ ラーニングを組み込んだアプローチを採用して、予測されるラベルを長期的に改善します。 同社は最先端のテクノロジーを使用して、優れたアルゴリズムとモデルを開発しています。

Amazon SageMaker Ground Truth は、顧客が ML アルゴリズム用の高品質のトレーニング データを生成できるようにする人工知能主導のサービスです。 画像の注釈、オブジェクト認識、セマンティック セグメンテーションは、提供される機能のほんの一部です。

Labellerr は、AI を活用したスマート フィードバック製品で、コンピューター ビジョン AI を通じて AI ファースト企業のデータ パイプラインを自動化します。 境界ボックス、ポリゴン、自動項目識別、自動セマンティック セグメンテーションは、利用可能な注釈オプションのほんの一部です。 正確な注釈をさらに保証するために、品質保証ツールが装備されています。

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Prathamesh Ingle は機械エンジニアであり、データ アナリストとして働いています。 彼は AI 実践者であり、AI の応用に興味を持つ認定データ サイエンティストでもあります。 彼は、実際のアプリケーションで新しいテクノロジーと進歩を探求することに熱心です。