Die besten kostenlosen Annotationstools zur Datenbeschriftung

Wenn Sie sich mit maschinellem Lernen oder KI beschäftigen, werden Sie schnell feststellen, dass die Datenbeschriftung ein entscheidender Schritt ist. Annotationstools helfen Ihnen, Ihre Bilder, Videos und andere Datensätze zu beschriften und sie so für das Training Ihrer Modelle vorzubereiten. Während viele Annotationstools teuer sind, gibt es einige großartige kostenlose Optionen. Diese kostenlosen Tools helfen Ihnen, Ihre Aufgaben zu erledigen, ohne Ihr Budget zu sprengen – egal, ob Sie an einem kleinen Projekt arbeiten oder eine skalierbare Lösung benötigen. Werfen wir einen Blick auf die besten verfügbaren kostenlosen Annotationstools und wie sie Ihren Datenbeschriftungsprozess optimieren können.

1. FlyPix AI

Bei FlyPix AI sind wir auf Geodatenanalysen spezialisiert. Wir nutzen künstliche Intelligenz, um Satelliten- und Luftbilder in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln. Die Plattform unterstützt uns dabei, Objekte zu erkennen, Veränderungen zu überwachen und Anomalien zu identifizieren. Dies ist für Branchen wie Landwirtschaft, Stadtplanung und Umweltüberwachung von entscheidender Bedeutung. Obwohl FlyPix AI eine kostenpflichtige Plattform ist, bietet sie wertvolle Funktionen, die als kostenlose Anmerkungstools für kleinere Projekte oder Teams, die gerade erst mit Geodaten beginnen, nützlich sein können.

Wir schätzen FlyPix AI für seine No-Code-Plattform, mit der wir ganz einfach individuelle KI-Modelle erstellen und trainieren können. Die interaktiven Annotationstools helfen uns, Bilder zu kommentieren und Modelle zu trainieren, ohne dass Programmierkenntnisse erforderlich sind. Das macht es zu einem leicht zugänglichen Tool für sowohl technisch versierte als auch nicht-technische Anwender. Darüber hinaus helfen uns die Echtzeitanalysen und die Heatmap-Generierung von FlyPix AI, Veränderungen im Zeitverlauf zu verfolgen und liefern klare und umsetzbare Dateneinblicke.

Hauptmerkmale:

• No-Code-Plattform für Bildannotation und Modelltraining
• Unterstützt Satelliten-, Drohnen- und LiDAR-Datentypen
• Interaktive Tools zum Kommentieren von Objekten und Verfolgen von Änderungen
• Echtzeitanalyse mit Heatmap-Generierung
• Enterprise-Support für Großprojekte

Dienstleistungen:

• Georäumliche Objekterkennung und -lokalisierung
• Erkennen und Verfolgen von Änderungen oder Anomalien in Bildern
• Entwicklung kundenspezifischer KI-Modelle für Ihre individuellen Projektanforderungen
• Integration mit GIS-Systemen für einen reibungsloseren Arbeitsablauf
• Visualisierung von Datenmustern mit Heatmaps

Geeignet für:

• Teams, die mit Satelliten-, Drohnen- oder LiDAR-Bildern arbeiten
• Projekte in den Bereichen Landwirtschaft, Stadtplanung und Umweltüberwachung
• Benutzer, die nach einem No-Code-Tool suchen, um Modelle schnell zu kommentieren und zu trainieren
• Jeder, der eine Echtzeit-Änderungsverfolgung und visuelle Datendarstellung benötigt

Kontakt- und Social-Media-Informationen:

• Webseite: flypix.ai
• Adresse: Robert-Bosch-Str. 7, 64293 Darmstadt
• Telefon: +49 6151 2776497
• Email: [email protected] 
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/flypix-ai

2. CVAT

CVAT (Computer Vision Annotation Tool) ist eine Open-Source-Plattform zum Annotieren von Bildern und Videos, hauptsächlich für Computer-Vision-Aufgaben. Sie ist eine beliebte Wahl bei Teams, die an Machine-Learning- und KI-Projekten arbeiten, die Objekterkennung, -segmentierung und -verfolgung erfordern. Die Plattform unterstützt verschiedene Annotationsformate und bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche. Damit ist sie ein unverzichtbares Tool für alle, die große Datensätze effizient beschriften möchten.

CVAT zeichnet sich durch seinen Fokus auf Flexibilität und Zusammenarbeit aus. Teams können problemlos gemeinsam an Annotationsprojekten arbeiten, und die Plattform lässt sich nahtlos in Machine-Learning-Workflows integrieren, sodass Benutzer annotierte Daten zur weiteren Verarbeitung exportieren können. Ob Sie an einem Forschungsprojekt arbeiten oder Daten für kommerzielle Anwendungen beschriften müssen, CVAT bietet die notwendigen Tools für komplexe Annotationsaufgaben.

Hauptmerkmale:

• Open Source und anpassbar
• Unterstützt Objekterkennung, -segmentierung und -verfolgung
• Echtzeit-Zusammenarbeit für teambasierte Anmerkungen
• Integration mit Machine-Learning-Pipelines
• Funktioniert mit verschiedenen Bild- und Videoformaten

Geeignet für:

• KI- und Machine-Learning-Teams, die eine genaue Datenkennzeichnung benötigen
• Groß angelegte Anmerkungsprojekte, die eine Teamzusammenarbeit erfordern
• Unternehmen, die nach einem kostenlosen Open-Source-Tool suchen
• Forschungsteams konzentrieren sich auf Computer Vision-Aufgaben

Kontakt- und Social-Media-Informationen:

• Website: www.cvat.ai
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/cvat-ai
• Facebook: www.facebook.com/cvat.corp

3. Label Studio

Label Studio ist ein Open-Source-Tool, das flexible Datenbeschriftungen für Bilder, Text, Audio und Video ermöglicht. Es eignet sich hervorragend für Machine-Learning-Projekte, bei denen Sie verschiedene Datentypen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten, annotieren müssen. Label Studio ist benutzerfreundlich gestaltet und bietet gleichzeitig die Möglichkeit zur individuellen Anpassung. Damit ist es eine gute Wahl für Teams mit individuellen Annotationsanforderungen.

Dieses Tool unterstützt eine Vielzahl von Datentypen und -formaten und ermöglicht es Teams, Daten für Projekte mit Computer Vision, natürlicher Sprachverarbeitung und anderen KI-bezogenen Aufgaben zu kommentieren. Dank seines Open-Source-Charakters ist es kostengünstig und anpassbar, sodass Benutzer es ohne großes Budget an ihre spezifischen Projektanforderungen anpassen können.

Hauptmerkmale:

• Open Source und hochgradig anpassbar
• Unterstützt Bild-, Video-, Text- und Audioanmerkungen
• Echtzeit-Zusammenarbeit für teambasiertes Arbeiten
• Nahtlose Integration mit Machine-Learning-Workflows
• Benutzerfreundliche Oberfläche für effiziente Datenbeschriftung

Geeignet für:

• Teams, die unterschiedliche Datentypen für maschinelles Lernen kennzeichnen müssen
• Unternehmen, die ein kostenloses Open-Source-Tool mit Anpassungsoptionen suchen
• Projekte mit Computer Vision, NLP und KI
• Teams, die an Datenbeschriftungsaufgaben arbeiten, die eine Zusammenarbeit in Echtzeit erfordern

Kontakt- und Social-Media-Informationen:

• Website: labelstud.io
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/heartex
• Twitter: x.com/labelstudiohq

4. LabelMe

LabelMe ist ein einfaches Open-Source-Tool zum Kommentieren von Bildern. Es ist besonders nützlich für Teams, die Daten für Machine-Learning-Aufgaben wie Objekterkennung und -segmentierung schnell beschriften müssen. LabelMe unterstützt verschiedene Annotationsformate, darunter Begrenzungsrahmen und Polygone, und ist somit flexibel genug für unterschiedliche Projekttypen.

Obwohl es sich um ein relativ einfaches Tool handelt, ist LabelMe aufgrund seiner Einfachheit und Zugänglichkeit ideal für kleine Projekte oder Forscher mit begrenztem Budget. Es ist Open Source, d. h. jeder kann es kostenlos nutzen. Der Einstieg ist einfach und somit eine praktische Lösung für Teams, die nicht auf die Komplexität größerer Annotationstools angewiesen sind.

Hauptmerkmale:

• Open Source und kostenlos nutzbar
• Unterstützt Begrenzungsrahmen, Polygone und andere Anmerkungen
• Einfache Benutzeroberfläche für schnelle Bildbeschriftung
• Ideal für Objekterkennungs- und Segmentierungsaufgaben
• Anpassbar für spezifische Anmerkungsanforderungen

Geeignet für:

• Kleinere Bildannotationsprojekte
• Forscher oder Teams mit begrenztem Budget, die eine schnelle Lösung benötigen
• Projekte zur Objekterkennung und -segmentierung
• Benutzer, die nach einem kostenlosen Open-Source-Annotationstool suchen

Kontakt- und Social-Media-Informationen:

• Webseite: labelme.io
• E‑Mail: [email protected]
• Twitter: x.com/labelmeai

5. Skalierbar

Scalabel ist ein flexibles Open-Source-Tool zur Bildannotation, das für Großprojekte entwickelt wurde. Es unterstützt verschiedene Annotationstypen wie Begrenzungsrahmen, Schlüsselpunkte und Segmentierung und eignet sich ideal für Machine-Learning-Aufgaben, die präzise, hochwertige Beschriftungen erfordern. Scalabel ist skalierbar und eignet sich daher sowohl für kleine als auch für große Datensätze.

Eines der herausragenden Merkmale von Scalabel sind die Kollaborationsfunktionen, die es Teams ermöglichen, in Echtzeit gemeinsam an Annotationsaufgaben zu arbeiten. Egal, ob Sie mit einem kleinen Team arbeiten oder ein Tool für die Verarbeitung unternehmensweiter Datensätze benötigen – Scalabel bietet eine zuverlässige Lösung für effizientes Datenlabeling.

Hauptmerkmale:

• Open Source und skalierbar für große Datensätze
• Unterstützt Begrenzungsrahmen, Schlüsselpunkte und Segmentierung
• Echtzeit-Zusammenarbeit für teambasierte Anmerkungen
• Anpassbar an spezifische Projektanforderungen
• Integriert sich in Machine-Learning-Workflows

Geeignet für:

• Teams, die mit großen, komplexen Datensätzen arbeiten
• Projekte, die eine hochwertige Bildannotation erfordern
• Teams für maschinelles Lernen konzentrieren sich auf Objekterkennung und -segmentierung
• Kollaborative Projekte, die teambasierte Anmerkungsfunktionen benötigen

Kontakt- und Social-Media-Informationen:

• Website: www.scalabel.ai

6. VGG-Bildannotator (VIA)

VGG Image Annotator (VIA) ist ein einfaches Open-Source-Tool, das von der Visual Geometry Group der Universität Oxford entwickelt wurde. Es ist für die Beschriftung von Bildern und Videos konzipiert und daher eine gute Wahl für Teams, die an maschinellem Lernen und KI-Aufgaben wie Objekterkennung und -segmentierung arbeiten. VIA läuft direkt im Browser, sodass keine Installation erforderlich ist. Dadurch ist der Zugriff und die sofortige Nutzung kinderleicht.

VIA zeichnet sich durch seine Einfachheit und Zugänglichkeit aus. Es ist nicht mit unnötigen Funktionen überladen und eignet sich daher ideal für kleinere Projekte oder Teams, die lediglich ein einfaches Tool für die Annotation benötigen. Zwar fehlen ihm die erweiterten Funktionen anderer Tools, dennoch bietet es die wesentlichen Funktionen für schnelles und effizientes Labeling, insbesondere für Forscher und Entwickler, die ein einfaches Tool benötigen.

Hauptmerkmale:

• Open Source und browserbasiert
• Unterstützt Objekterkennungs- und Segmentierungsaufgaben
• Einfache, benutzerfreundliche Oberfläche
• Keine Installation erforderlich
• Ideal für kleine Anmerkungsprojekte

Geeignet für:

• Kleinere Bildannotationsprojekte
• Forscher oder Entwickler, die ein einfaches, zugängliches Tool benötigen
• Teams, die nach einer kostenlosen Open-Source-Lösung suchen
• Benutzer, die ein browserbasiertes Tool ohne Installation bevorzugen

Kontakt- und Social-Media-Informationen:

• Website: www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/via
• E-Mail: [email protected]
• Twitter: x.com/Oxford_VGG

7. MONAI-Label

MONAI Label ist ein Open-Source-Tool zur Bildannotation für medizinische Bildgebungsaufgaben. Es ist Teil des MONAI-Frameworks, das sich auf KI im Gesundheitswesen konzentriert. Das Tool unterstützt Forscher und medizinische Teams bei der Annotation medizinischer Bilder für Projekte wie Segmentierung, Klassifizierung und Erkennung. MONAI Label lässt sich nahtlos in medizinische Bildgebungssoftware integrieren und ist daher besonders nützlich für Teams im Gesundheitswesen oder in der medizinischen Forschung.

Die Stärke von MONAI Label liegt in seinem Fokus auf das Gesundheitswesen. Die Plattform wurde speziell für die Annotation medizinischer Bilder entwickelt und ermöglicht es Fachleuten, medizinische Scans oder radiologische Bilder problemlos zu annotieren. Dank seines Open-Source-Charakters bietet MONAI Label eine flexible und kostengünstige Lösung für Teams, die eine präzise Beschriftung medizinischer KI-Modelle benötigen.

Hauptmerkmale:

• Open-Source-Tool speziell für die medizinische Bildannotation
• Unterstützt Segmentierungs-, Klassifizierungs- und Erkennungsaufgaben
• Integriert sich in gängige medizinische Bildgebungssoftware
• Fokussiert auf Anwendungen im Gesundheitswesen und in der medizinischen Forschung
• Anpassbar für spezifische medizinische Anwendungsfälle

Geeignet für:

• Teams im Gesundheitswesen und in der medizinischen Forschung, die mit medizinischer Bildgebung arbeiten
• Projekte, die eine präzise Annotation medizinischer Bilder erfordern
• Teams, die ein Open-Source- und anpassbares Annotationstool für Organisationen im Gesundheitswesen benötigen, die Annotationen in ihre medizinischen Bildgebungs-Workflows integrieren

Kontakt- und Social-Media-Informationen:

• Website: monai.io
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/projectmonai
• Twitter: x.com/ProjectMONAI

8. Annotely

Annotely ist eine Bildannotationssoftware, mit der Teams Bilder für Machine-Learning- und KI-Projekte beschriften können. Sie bietet eine einfache, intuitive Benutzeroberfläche für Aufgaben wie Objekterkennung und Bildsegmentierung. Annotely zeichnet sich durch seine Einfachheit aus und ermöglicht es Benutzern, direkt mit der Bildannotation zu beginnen, ohne sich mit komplizierten Setups oder steilen Lernkurven auseinandersetzen zu müssen.

Dieses Tool eignet sich besonders für kleine bis mittelgroße Projekte und ist eine hervorragende Option für Unternehmen und Privatpersonen, die eine zuverlässige und kostenlose Lösung für die Datenbeschriftung benötigen. Annotely bietet alle grundlegenden Funktionen für die Bildannotation und ist dank seiner Flexibilität für verschiedene Arten von KI- und Machine-Learning-Anwendungen anpassbar.

Hauptmerkmale:

• Einfache und intuitive Benutzeroberfläche
• Unterstützt Begrenzungsrahmen- und Polygonanmerkungen
• Ideal für Objekterkennungs- und Segmentierungsaufgaben
• Anpassbar für unterschiedliche Anmerkungsanforderungen
• Kostenlos und zugänglich für kleine bis mittelgroße Projekte

Geeignet für:

• Kleine bis mittlere Teams, die ein schnelles und einfaches Anmerkungstool benötigen
• Projekte zur Objekterkennung und -segmentierung
• Benutzer, die ein zugängliches, kostenloses Tool zum Beschriften von Bildern wünschen
• Unternehmen, die eine zuverlässige Bildannotationssoftware benötigen

Kontakt- und Social-Media-Informationen:

• Website: annotely.com
• Twitter: x.com/@annotely

9. Überwachen

Supervisely dient als Arbeitsbereich, in dem Annotation, Datenorganisation und Modellentwicklung Hand in Hand gehen. Nutzer, die das kostenlose Annotationstool verwenden, tun dies meist über die Testversion oder die Community, hauptsächlich zum Annotieren von Bildern, Videos, medizinischen Scans oder 3D-Daten. Die Annotationsoberfläche ist flexibel und unterstützt sowohl einfache als auch detaillierte Annotationsaufgaben, ohne einen starren Workflow vorzugeben.

Die Annotation wird hier nicht als einmaliger Schritt betrachtet. Labels können überprüft, angepasst und wiederverwendet werden, wenn sich Datensätze weiterentwickeln. Für kleinere Projekte oder Forschungsarbeiten reicht der kostenlose Zugang oft aus, um fortgeschrittene Annotationstypen zu erkunden und zu verstehen, wie größere Datenverarbeitungspipelines später strukturiert werden könnten.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Unterstützung für Bild-, Video-, medizinische und 3D-Annotationen
• Werkzeuge für Rechtecke, Polygone, Schlüsselpunkte, Tracking und Segmentierung
• Optionale KI-gestützte Kennzeichnung für sich wiederholende Aufgaben
• Browserbasierte Benutzeroberfläche mit Cloud- oder Selbsthosting-Optionen
• Zusammenarbeit und Überprüfung auf Projektebene

Für wen es am besten geeignet ist:

• Teams, die komplexe Annotationskonfigurationen testen
• Forschungsprojekte mit nicht standardisierten Datentypen
• Benutzer, die Annotationen mit der Organisation von Datensätzen kombinieren
• Kleinprojekte, bei denen Flexibilität wichtiger ist als Einfachheit.

Kontakt- und Social-Media-Informationen:

• Website: supervisorly.com
• E-Mail: [email protected]
• Facebook: x.com/@supervisely_ai
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/10456352

10. Breitengrad

Latitude dient der Annotation von Textausgaben großer Sprachmodelle anstelle von visuellen Daten. Der kostenlose Zugriff wird häufig genutzt, um Modellantworten, Konversationen oder bestimmte Textabschnitte mit menschlichem Feedback zu versehen. Anstatt statische Datensätze zu erstellen, hilft die Annotation hier Teams, das Verhalten von Modellen im realen Einsatz zu verstehen.

Das Tool eignet sich für Arbeitsabläufe, in denen Evaluierung und Iteration wichtiger sind als die reine Datenkennzeichnung. Feedback kann direkt auf die generierten Ergebnisse angewendet werden, wodurch sich Muster, Fehler oder Inkonsistenzen leichter erkennen lassen. In frühen Phasen von LLM-Projekten ersetzt diese Art der Annotation häufig eigens entwickelte interne Tools.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Annotation von Text- und Konversationsausgaben
• Feedback auf Spannen- und Antwortebene
• Fokus auf menschliches Urteilsvermögen statt auf Massenetikettierung
• Funktioniert parallel zu bestehenden LLM-Projekten
• Freier Zugang, geeignet für Experimente

Für wen es am besten geeignet ist:

• Teams, die LLM-basierte Systeme entwickeln oder testen
• Projekte, die strukturiertes menschliches Feedback benötigen
• Schnelle Evaluierungs- und Iterationsabläufe
• Kleine Gruppen ohne maßgeschneiderte Auswertungstools

Kontakt- und Social-Media-Informationen:

• Website: latitude.so

11. Roboflow

Roboflow dient häufig als Ausgangspunkt für die Bildannotation in Computer-Vision-Projekten. In der kostenlosen Version können Nutzer Bilder direkt im Browser mit bekannten Werkzeugen wie Rechtecken und Polygonen annotieren. Die Einrichtung ist unkompliziert, was den Einstieg in die Bildannotation erleichtert.

Neben dem Erstellen von Beschriftungen können Datensätze am selben Ort organisiert, überprüft und leicht verarbeitet werden. Während größere Teams häufig auf kostenpflichtige Tarife umsteigen, reicht die kostenlose Option für Lernprozesse, Prototyping und die Erstellung erster Datensätze völlig aus, ohne dass lokale Software installiert werden muss.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Browserbasierte Bildannotation
• Begrenzungsrahmen, Polygone, Schlüsselpunkte und Klassifizierung
• Optionale KI-gestützte Etikettierung
• Tools zur Organisation und Überprüfung von Datensätzen
• Einfache Kollaborationsfunktionen

Für wen es am besten geeignet ist:

• Anfänger lernen Computer-Vision-Annotation
• Studenten und Projekte in der Frühphase
• Kleine Teams beschriften Bilddatensätze
• Nutzer, die eine schnelle Einrichtung und minimalen Aufwand wünschen.

Kontakt- und Social-Media-Informationen:

• Website: roboflow.com
• Twitter: x.com/roboflow
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/roboflow-ai

12. Doccano

Doccano ist ein Open-Source-Tool für Textannotationsaufgaben wie Klassifizierung, Sequenzkennzeichnung und Erkennung benannter Entitäten. Es wird üblicherweise selbst gehostet, wodurch Teams die volle Kontrolle über Daten und Annotationsregeln haben. Da es kostenlos und Open Source ist, wird es häufig für langfristige NLP-Projekte mit spezifischen Anforderungen eingesetzt.

Die Benutzeroberfläche ist praxisorientiert und aufgabenfokussiert. Anwender bearbeiten Textelemente, weisen ihnen Beschriftungen zu und exportieren die Ergebnisse in gängigen Formaten. Die Einrichtung erfordert zwar etwas technischen Aufwand, dafür bietet die Plattform aber maximale Flexibilität und unbegrenzte Nutzungsmöglichkeiten.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Vollständig Open Source und kostenlos
• Unterstützung für Textklassifizierung und Sequenzkennzeichnung
• Webbasierte Annotationsschnittstelle
• Export in gängige NLP-Formate
• Selbstgehostet zur Datenkontrolle

Für wen es am besten geeignet ist:

• NLP-Teams, die mit Textdatensätzen arbeiten
• Forschungsgruppen, die Open-Source-Tools benötigen
• Organisationen mit strengen Datenanforderungen
• Projekte, die benutzerdefinierte Annotationsschemata benötigen

Kontakt- und Social-Media-Informationen:

• Website: github.com/doccano/doccano
• Facebook: www.facebook.com/GitHub
• Twitter: x.com/github
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/github

13. LightTag

LightTag wird zur Textannotation in NLP-Workflows eingesetzt, in denen Geschwindigkeit und Konsistenz entscheidend sind. Es wird häufig in Forschung und Anwendung als praktische Methode zur Textkennzeichnung verwendet, die die Annotation mit nachgelagerten Aufgaben verknüpft. Kostenloser oder niedrigschwelliger Zugang wird typischerweise für Experimente, Schulungen oder kleinere Projekte genutzt.

Die Annotation konzentriert sich auf die Kennzeichnung von Textabschnitten und die Verwaltung von Prüfzyklen anstatt auf die Massenkennzeichnung. Das Design fördert die enge Zusammenarbeit von Annotatoren und Prüfern und trägt so zur Konsistenz der Datensätze bei, auch wenn diese wachsen oder sich ändern.

Schlüssel-Höhepunkte:

• spanbasierte Textannotation
• Entwickelt für NLP-Workflows
• Überprüfung und Unterstützung der Konsistenz
• Leichtes Setup für kleine Projekte
• Wird häufig in Forschungskontexten verwendet

Für wen es am besten geeignet ist:

• NLP-Forscher und Studenten
• Aufgaben zur Erkennung und Kennzeichnung benannter Entitäten
• Teams, die Beständigkeit vor Skalierbarkeit stellen
• Textannotation im Zusammenhang mit der Modellentwicklung

Kontakt- und Social-Media-Informationen:

• Website: aclanthology.org

14. tagtog 

Tagtog eignet sich für die Textannotation, wenn strukturierte NLP-Datensätze erstellt werden sollen, ohne sich in Konfigurations- oder Tool-Entscheidungen zu verlieren. Es unterstützt die manuelle Kennzeichnung von Entitäten, Relationen und Dokument-Tags und kann auch native PDF-Dateien verarbeiten, was bei kostenlosen Annotationstools noch unüblich ist. Die kostenlose Nutzung ist oft ausreichend für kleine Teams, Forschungsarbeiten oder die Erstellung von Datensätzen in der Anfangsphase.

Der Annotationseditor ist auf einen flüssigen Lesefluss ausgelegt und verzichtet auf umständliche Formularoberflächen. Mehrere Bearbeiter können gleichzeitig an denselben Dokumenten arbeiten, Versionen vergleichen und Unterschiede durch Überprüfung und Entscheidung klären. Automatische Vorschläge lassen sich später hinzufügen, aber die Annotation funktioniert auch bei rein manueller Bearbeitung einwandfrei.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Text- und PDF-Anmerkungen im Browser
• Entitäts-, Beziehungs- und Dokumentbezeichnungen
• Unterstützt überlappende und normalisierte Annotationen
• Arbeitsabläufe für mehrere Benutzer mit Überprüfung und Entscheidung
• Cloudbasiert mit Option für die Installation vor Ort

Für wen es am besten geeignet ist:

• NLP-Projekte mit Schwerpunkt auf Text oder Dokumenten
• Teams mit Fachexperten
• Annotationsaufgaben, die einer Überprüfung und Abstimmung bedürfen
• Projekte, die manuelle und assistierte Etikettierung kombinieren

Kontakt- und Social-Media-Informationen:

• Website: docs.tagtog.com

15. QSL

QSL ist ein schlankes Open-Source-Tool zur Datenkennzeichnung, das in Jupyter-Umgebungen läuft. Es wird häufig eingesetzt, wenn Annotationen nahe am Code, an Experimenten oder Notebooks bleiben müssen. Das Tool unterstützt Bilder, Videos und sogar Zeitreihendaten und eignet sich daher besonders für forschungsintensive Arbeitsabläufe.

Anstelle einer vollständigen Webplattform funktioniert QSL als Widget oder Kommandozeilen-Tool. Etiketten werden direkt in Dateien gespeichert, was den Prozess einfach und transparent hält. Da es sich noch in der Entwicklung befindet, eignet es sich am besten dort, wo Flexibilität und direkte Kontrolle wichtiger sind als ein perfektes Finish.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Open Source und kostenlos
• Läuft als Jupyter-Widget oder über die Befehlszeilenschnittstelle.
• Unterstützt die Beschriftung von Bildern, Videos und Zeitreihen.
• Begrenzungsrahmen, Polygone, Masken und Bereiche
• Lokales oder cloudbasiertes Laden von Medien

Für wen es am besten geeignet ist:

• Forscher, die in Jupyter-Notebooks arbeiten
• Kleine Experimente und benutzerdefinierte Arbeitsabläufe
• Annotation von Zeitreihen- oder gemischten Daten
• Benutzer, die mit codebasierten Tools vertraut sind

Kontakt- und Social-Media-Informationen:

• Website: github.com/faustomorales/qsl
• Facebook: www.facebook.com/GitHub
• Twitter: x.com/github
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/github

16. ELAN

ELAN ist ein Desktop-Annotationstool, das in der Linguistik und Verhaltensforschung weit verbreitet ist. Es ermöglicht die Ausrichtung von Annotationen an Audio- und Video-Timelines und eignet sich daher für die Analyse von Sprache, Gestik und Interaktion. Die Software kann kostenlos heruntergeladen werden und läuft lokal auf gängigen Betriebssystemen.

Die Annotationen in ELAN sind in zeitlich aufeinander abgestimmten Ebenen organisiert, was eine detaillierte und mehrschichtige Beschriftung ermöglicht. Obwohl die Benutzeroberfläche technischer als webbasierte Tools ist, bietet sie eine präzise Steuerung der zeitlichen Struktur und wird häufig im akademischen Bereich eingesetzt.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Kostenlose Desktop-Anwendung
• Audio- und Videoannotationen mit Zeitleisten
• Tierbasierte Annotationsstruktur
• Unterstützt komplexe zeitliche Beziehungen
• Funktioniert offline auf lokalen Rechnern

Für wen es am besten geeignet ist:

• Sprach- und Sprechforschung
• Multimodale Audio-Video-Analyse
• Akademische und Forschungseinrichtungen
• Projekte, die eine präzise Zeitabstimmung erfordern

Kontakt- und Social-Media-Informationen:

• Website: archive.mpi.nl
• Adresse: Spracharchiv, Max-Planck-Institut für Psycholinguistik, Wundtlaan 1, 6525XD Nijmegen, Niederlande

17. Yedda

Yedda ist auf die visuelle Datenannotation von Bildern und Videos spezialisiert, vorwiegend in angewandten und operativen Kontexten. Obwohl der Schwerpunkt der Arbeit auf Managed Services liegt, werden die Annotationswerkzeuge auch intern zur Unterstützung von Labeling-Workflows eingesetzt. Die kostenlose Nutzung ist eingeschränkter und beschränkt sich typischerweise auf kleinere Testläufe oder explorative Projekte.

Der Fokus der Annotation liegt auf visuellen Aktionen und Ereignissen und weniger auf Experimenten mit Datensätzen. Daher wird sie seltener als eigenständiges, kostenloses Tool eingesetzt, sondern findet häufiger Verwendung in Projekten, in denen die Annotation direkt in angewandte KI-Systeme einfließt.

Schlüssel-Höhepunkte:

• Unterstützung für Bild- und Videoannotationen
• Fokus auf realitätsnahe visuelle Szenarien
• Arbeitsabläufe für die kollaborative Annotation
• Wird in Verbindung mit angewandten KI-Projekten verwendet
• Beschränkter kostenloser Zugang für die Nutzung in kleinem Umfang

Für wen es am besten geeignet ist:

• Teams, die Arbeitsabläufe für visuelle Annotationen erforschen
• Frühe Tests vor der verwalteten Annotation
• Projekte, die mit operativen Videodaten verknüpft sind
• Nutzer, die Annotationsansätze bewerten

Kontakt- und Social-Media-Informationen:

• Website: www.yedda.ai
• E-Mail: [email protected]
• Adresse: 10 Anson Road #22-02 International Plaza, Singapur 079903
• Telefon: +65 6950 4154

18. Diffgramm

Diffgram ist ein Open-Source-Tool, das die Datenkennzeichnung und das Management von Trainingsdaten vereint. Es kann auf eigenen Servern installiert oder über gehostete Lösungen genutzt werden und unterstützt die Annotation von Bildern, Videos, Texten, Audiodateien, 3D-Daten und mehr. Die Benutzeroberfläche ermöglicht es Anwendern, direkt an Aufgaben zu arbeiten und die Annotationen anschließend mit wachsendem Datensatz zu verwalten.

Da Diffgram auch Daten-Workflows und grundlegende Automatisierung integriert, wird die Datenkennzeichnung Teil eines größeren Kreislaufs, in dem Sie nachverfolgen können, wie Daten durch ein Projekt fließen. Teams können andere zur Mitarbeit an Aufgaben einladen, Kennzeichnungen überprüfen oder korrigieren und manuelle Annotationen mit automatisierten Vorschlägen kombinieren. 

Schlüssel-Höhepunkte:

• Open-Source- und selbstgehostete Annotationsplattform
• Unterstützt Bilder, Videos, Texte, Audiodateien und 3D-Datentypen
• Kombiniert Annotation mit Datenmanagement und Arbeitsabläufen
• Unterstützung mehrerer Benutzer für die kollaborative Kennzeichnung
• Kann Automatisierung und Modellvorhersagen integrieren

Für wen es am besten geeignet ist:

• Teams, die die volle Kontrolle über ihre Annotationsdaten wünschen
• Projekte mit gemischten Datentypen (visuell, Text, Audio)
• Nutzer, die Open-Source-Tools gegenüber Cloud-Diensten bevorzugen
• ML-Annotationsbemühungen im kleinen bis mittleren Umfang

Kontakt- und Social-Media-Informationen:

• Website: github.com/diffgram/diffgram
• Facebook: www.facebook.com/GitHub
• Twitter: x.com/github
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/github

Schlussfolgerung

Die Wahl der richtigen kostenlosen Annotationstools ist entscheidend für die Optimierung der Datenbeschriftung in Machine-Learning- und KI-Projekten. Diese Tools vereinfachen die Vorbereitung Ihrer Datensätze, sei es für die Objekterkennung, Bildsegmentierung oder andere KI-Aufgaben. Von einfachen Open-Source-Lösungen bis hin zu funktionsreicheren Plattformen gibt es Optionen für jeden Bedarf und jede Projektgröße.

Die besten Tools beschleunigen nicht nur die Annotation, sondern gewährleisten auch die Genauigkeit der Daten, die für die Erstellung zuverlässiger KI-Modelle unerlässlich ist. Viele Tools bieten kollaborative Funktionen und Integrationsmöglichkeiten, sodass Teams effizient an großen Datensätzen zusammenarbeiten können. Unabhängig von Umfang und Komplexität Ihres Projekts hilft das richtige Annotationstool, Zeit zu sparen und stellt sicher, dass die Daten für das Training Ihrer Modelle bereit sind.