Bei Machine-Learning- oder KI-Projekten ist die Datenannotation eine der zeitaufwändigsten und zugleich wichtigsten Aufgaben. Ob Sie Bilder, Videos oder Texte beschriften – die Wahl des richtigen Tools kann entscheidend sein. Die besten Annotationstools beschleunigen nicht nur den Prozess, sondern stellen auch sicher, dass Ihre beschrifteten Daten korrekt und bereit für das Modelltraining sind. In diesem Artikel stellen wir Ihnen einige der besten Tools vor, die Ihre Annotationsaufgaben einfacher und effizienter gestalten.
1. FlyPix AI
FlyPix AI hat eine Plattform entwickelt, die Geodatenanalysen vereinfacht, indem sie mithilfe künstlicher Intelligenz Satelliten- und Luftbilder in verwertbare Daten umwandelt. Dieses Tool hilft uns, Objekte zu erkennen, Veränderungen zu überwachen und Anomalien zu identifizieren. Damit eignet es sich hervorragend für Branchen, die eine detaillierte Analyse der Erdoberfläche benötigen – beispielsweise in der Landwirtschaft, der Stadtplanung und der Umweltüberwachung. Für die Annotation von Geodaten ist FlyPix AI eines der besten Annotationstools, auf das wir uns verlassen. Es bietet eine benutzerfreundliche No-Code-Oberfläche, die den Prozess vereinfacht.
Was FlyPix AI wirklich auszeichnet, ist seine Vielseitigkeit. Es unterstützt verschiedene Bildtypen, darunter Drohnen-, Satelliten-, LiDAR- und Hyperspektraldaten, und ermöglicht uns so die Annotation und Analyse komplexer Datensätze aus verschiedenen Branchen. Dank Echtzeitanalysen und interaktiven Funktionen können wir außerdem Veränderungen im Zeitverlauf verfolgen, Heatmaps erstellen und Daten exportieren – alles auf einer einzigen Plattform. Es ist ein robustes Tool, das uns alles bietet, was wir für die effiziente Annotation und Analyse von Daten benötigen, und ist damit die erste Wahl für Teams, die mit Geodaten arbeiten.
Hauptmerkmale:
- No-Code-Plattform zur Objekterkennung, Segmentierung und Anomalieerkennung
- Unterstützt Satelliten-, Drohnen-, LiDAR- und hyperspektrale Bildtypen
- Interaktive Anmerkungstools zum Erstellen und Trainieren benutzerdefinierter KI-Modelle
- Echtzeitanalysen, Änderungsverfolgung und Heatmap-Generierung
- Funktionen auf Unternehmensniveau, einschließlich API-Zugriff und multispektraler Verarbeitung
Dienstleistungen:
- Georäumliche Objekterkennung und -lokalisierung
- Änderungs- und Anomalieerkennung in Bildern
- Dynamische Objektverfolgung im Zeitverlauf
- Custom AI model development
- Integration mit GIS-Systemen
- Heatmap-Generierung zur Visualisierung von Mustern
Geeignet für:
- Teams, die mit Geodaten wie Satelliten- und Luftbildern arbeiten
- Branchen wie Landwirtschaft, Stadtplanung und Umweltüberwachung
- Benutzer, die nach einer No-Code-Lösung zum Kommentieren und Analysieren von Daten suchen
- Projekte, die Echtzeit-Tracking und -Analyse erfordern
Kontakt- und Social-Media-Informationen:
- Webseite: flypix.ai
- Adresse: Robert-Bosch-Str. 7, 64293 Darmstadt
- Telefon: +49 6151 2776497
- Email: info@flypix.ai
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/flypix-ai
2. CVAT
CVAT (Computer Vision Annotation Tool) ist eine Open-Source-Plattform zur Annotation von Bildern und Videos für maschinelles Lernen und Computer Vision. Sie wird hauptsächlich zur Objekterkennung, -segmentierung und -verfolgung eingesetzt. Das Tool bietet eine übersichtliche Benutzeroberfläche und flexible Annotationsoptionen und ist damit eine zuverlässige Wahl für Teams, die große Bild- und Videodatensätze verwalten.
CVAT zeichnet sich durch seine Skalierbarkeit und die Unterstützung verschiedener Anmerkungsformate aus. Es erleichtert außerdem die Teamzusammenarbeit, was für Projekte mit mehreren Beteiligten unerlässlich ist. Als Open-Source-Tool ist CVAT kostenlos nutzbar und bietet Anpassungsmöglichkeiten, sodass Nutzer es an ihre spezifischen Bedürfnisse anpassen können.
Hauptmerkmale:
- Open Source und anpassbar
- Unterstützt Objekterkennung, -segmentierung und -verfolgung
- Team-Zusammenarbeitsfunktionen für Anmerkungsprojekte
- Kompatibel mit mehreren Bild- und Videoformaten
- Integriert sich in Machine-Learning-Workflows
Geeignet für:
- KI- und Machine-Learning-Teams, die an Computer-Vision-Aufgaben arbeiten
- Projekte, die die Zusammenarbeit im Team bei großen Datensätzen erfordern
- Teams, die nach einem Open-Source-Annotationstool suchen
- Forschungsteams konzentrieren sich auf Objekterkennung und -segmentierung
Kontakt- und Social-Media-Informationen:
- Website: www.cvat.ai
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/cvat-ai
- Facebook: www.facebook.com/cvat.corp
3. Roboflow
Roboflow ist ein Annotationstool, das die Beschriftung von Bildern und deren Vorbereitung für maschinelles Lernen vereinfacht. Die Plattform unterstützt Aufgaben wie Objekterkennung, Segmentierung und Klassifizierung. Die Roboflow-Oberfläche ermöglicht es Nutzern, Bilder schnell zu annotieren und Datensätze für maschinelle Lernanwendungen zu organisieren. Roboflow lässt sich außerdem in gängige Frameworks wie TensorFlow und PyTorch integrieren.
Die größte Stärke von Roboflow liegt in der Fähigkeit, sowohl kleine als auch große Datensätze zu verarbeiten. Dies bietet Teams, die an Computer-Vision-Aufgaben arbeiten, ein reibungsloses Erlebnis. Das Tool bietet außerdem Funktionen zur Automatisierung einiger Aspekte des Kennzeichnungsprozesses, was bei der Arbeit mit umfangreichen Datensätzen Zeit sparen kann.
Hauptmerkmale:
- Unterstützt Bildannotationen zur Objekterkennung, -segmentierung und -klassifizierung
- Integriert mit TensorFlow und PyTorch
- Automatisierungsfunktionen für eine schnellere Datenbeschriftung
- Skalierbar für kleine und große Datensätze
- Benutzerfreundliche Oberfläche für einfache Anmerkungen
Geeignet für:
- KI- und Machine-Learning-Teams, die an Computer-Vision-Projekten arbeiten
- Teams mit kleinen und großen Datensätzen
- Projekte, die eine schnelle und effiziente Bildbeschriftung erfordern
- Benutzer, die nach einem Tool suchen, das sich in Frameworks für maschinelles Lernen integrieren lässt
Kontakt- und Social-Media-Informationen:
- Website: roboflow.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/roboflow-ai
- Twitter: x.com/roboflow
4. LabelMe
LabelMe ist ein Open-Source-Tool zum Annotieren von Bildern, insbesondere für Aufgaben wie Objekterkennung und -segmentierung. Es unterstützt Annotationstypen wie Begrenzungsrahmen, Polygone und Linien. LabelMe ist bekannt für seine Einfachheit und stellt eine benutzerfreundliche Lösung für kleine bis mittelgroße Annotationsprojekte dar.
Obwohl LabelMe im Vergleich zu anderen Tools ein einfaches Tool ist, bietet es die notwendigen Funktionen für eine schnelle und präzise Bildbeschriftung. Dank seiner Open-Source-Natur ist es ein kostenloses Tool für Teams mit kleinem Budget oder für alle, die ein einfaches Annotationstool für ihre Computer-Vision-Aufgaben benötigen.
Hauptmerkmale:
- Open Source und kostenlos nutzbar
- Unterstützt Begrenzungsrahmen, Polygone und Linienanmerkungen
- Einfache Benutzeroberfläche für schnelle Bildbeschriftung
- Ideal für die Objekterkennung und -segmentierung
- Anpassbar für unterschiedliche Anmerkungsanforderungen
Geeignet für:
- Kleine bis mittelgroße Bildannotationsprojekte
- Teams, die an der Objekterkennung und -segmentierung arbeiten
- Benutzer, die ein kostenloses Open-Source-Tool für Anmerkungsaufgaben benötigen
- Forscher oder Entwickler, die ein einfaches und effektives Tool benötigen
Kontakt- und Social-Media-Informationen:
5. VGG-Bildannotator (VIA)
VGG Image Annotator (VIA) ist ein browserbasiertes Open-Source-Tool, das von der Visual Geometry Group der Universität Oxford entwickelt wurde. Es unterstützt Annotationsaufgaben wie Objekterkennung und -segmentierung und ist sowohl für Bilder als auch für Videos konzipiert. VIA erfordert keine Installation, ist direkt im Browser zugänglich und ideal für Benutzer, die ein einfaches Annotationstool benötigen.
VIA ist unkompliziert und funktional und bietet alle grundlegenden Funktionen für die Bildannotation. Es ist zwar nicht so funktionsreich wie einige kostenpflichtige Tools, aber seine Einfachheit macht es zu einer effektiven Option für Benutzer, die an kleineren Projekten arbeiten oder ein leicht zugängliches Tool für schnelle Anmerkungen benötigen.
Hauptmerkmale:
- Open Source und browserbasiert
- Unterstützt Objekterkennungs- und Segmentierungsaufgaben
- Einfache Benutzeroberfläche für schnelle und effiziente Anmerkungen
- Keine Installation erforderlich, daher einfach zu verwenden
- Für jedermann kostenlos nutzbar
Geeignet für:
- Kleinere Bild- und Videoannotationsprojekte
- Forscher oder Studenten, die ein einfaches Werkzeug benötigen
- Projekte, die keine erweiterten Anmerkungsfunktionen erfordern
- Benutzer, die nach einem Open-Source-Tool suchen, das direkt im Browser ausgeführt wird
Kontakt- und Social-Media-Informationen:
- Website: www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/via
- E-Mail: vgg-webmasters@robots.ox.ac.takethisout.uk
- Twitter: x.com/Oxford_VGG
6. Skalieren Sie KI
Scale AI ist eine Plattform, die skalierbare Datenannotationsdienste für Machine-Learning- und KI-Teams bereitstellt. Sie ist für Branchen wie autonome Fahrzeuge, Robotik und Content-Moderation konzipiert und verarbeitet eine Vielzahl von Datentypen, darunter Bilder, Videos und Text. Scale AI nutzt eine Kombination aus menschlichen Annotatoren und KI-Tools, um eine qualitativ hochwertige Datenbeschriftung zu gewährleisten.
Scale AI konzentriert sich auf die schnelle und präzise Annotation großer Datensätze. Mit einem starken Fokus auf Automatisierung und Qualitätskontrolle unterstützt die Plattform Teams dabei, ihre Daten schnell für das Training von Machine-Learning-Modellen vorzubereiten und stellt sicher, dass die gekennzeichneten Daten für eine Vielzahl von Anwendungen einsatzbereit sind.
Hauptmerkmale:
- Kombiniert menschliche Annotatoren mit KI-Tools für eine effiziente Datenbeschriftung
- Unterstützt Bild-, Video- und Textanmerkungen
- Fokus auf Automatisierung für große Datensätze
- Qualitätskontrollmechanismen zur Gewährleistung der Genauigkeit
- Nahtlose Integration in Machine-Learning-Workflows
Geeignet für:
- Teams, die mit großen Datensätzen arbeiten und eine schnelle Datenbeschriftung benötigen
- Branchen wie autonome Fahrzeuge und Robotik
- Projekte mit mehreren Datentypen (Bilder, Videos, Text)
- Teams, die nach einer skalierbaren Annotationslösung suchen
Kontakt- und Social-Media-Informationen:
- Website: scale.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/scaleai
- Twitter: x.com/scale_ai
- Facebook: www.facebook.com/scaleapi
7. Label Studio
Label Studio ist ein vielseitiges Open-Source-Tool zur Datenbeschriftung, das eine Vielzahl von Aufgaben wie Bildannotation, Textbeschriftung, Audioklassifizierung und mehr bewältigt. Es bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche, mit der Sie Ihre Daten schnell beschriften können. Daher eignet es sich für Teams, die an Projekten im Bereich maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz arbeiten. Label Studio unterstützt mehrere Datenformate und ist somit für verschiedene Projekttypen anpassbar, von Computer Vision bis hin zur Verarbeitung natürlicher Sprache.
Die Flexibilität von Label Studio ist das Besondere. Es unterstützt verschiedene Annotationstypen wie Begrenzungsrahmen, Polygone und Schlüsselpunkte und ermöglicht die Anpassung von Workflows an die Anforderungen Ihres Projekts. Das kostenlose Tool ist daher eine attraktive Option für kleine Unternehmen, Forscher und alle, die mit kleinem Budget eine Vielzahl von Daten annotieren möchten.
Hauptmerkmale:
- Open Source und hochgradig anpassbar
- Unterstützt Bild-, Video-, Audio- und Textanmerkungen
- Ermöglicht die Zusammenarbeit zwischen Teammitgliedern in Echtzeit
- Flexible Anmerkungstypen, einschließlich Begrenzungsrahmen, Polygone und Schlüsselpunkte
- Integriert sich in Machine-Learning-Workflows
Geeignet für:
- Teams, die mit unterschiedlichen Datentypen (Bild, Text, Audio) arbeiten
- Kleine Unternehmen oder Forscher, die nach einer kostenlosen Open-Source-Lösung suchen
- Projekte, die flexible Arbeitsabläufe für verschiedene Anmerkungsaufgaben erfordern
- Teams für maschinelles Lernen, die eine schnelle und genaue Kennzeichnung benötigen
Kontakt- und Social-Media-Informationen:
- Website: labelstud.io
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/heartex
- Twitter: x.com/labelstudiohq
8. MONAI-Label
MONAI Label ist ein Open-Source-Tool zur Annotation medizinischer Bilder und Teil des MONAI-Frameworks mit Fokus auf KI im Gesundheitswesen. Es wird hauptsächlich für medizinische Bildgebungsaufgaben wie Segmentierung, Klassifizierung und Erkennung eingesetzt. MONAI Label lässt sich in gängige medizinische Bildgebungssoftware integrieren und ist somit ein wertvolles Tool für medizinisches Fachpersonal und Forscher im medizinischen Bereich, die medizinische Bilder präzise annotieren müssen.
Das Besondere an MONAI Label ist der Fokus auf das Gesundheitswesen und die nahtlose Integration mit medizinischen Bildgebungstools. Das Tool eignet sich hervorragend für Teams, die mit MRT-Scans, CT-Scans und anderen medizinischen Bildgebungsformaten arbeiten. Es bietet die Flexibilität, Annotationsaufgaben und Workflows anzupassen und ist daher eine hervorragende Wahl für Teams, die an medizinischen KI-Modellen oder gesundheitsbezogenen Forschungsprojekten arbeiten.
Hauptmerkmale:
- Open-Source-Tool zur Annotation medizinischer Bilder
- Unterstützt Segmentierungs-, Klassifizierungs- und Erkennungsaufgaben
- Nahtlose Integration mit medizinischer Bildgebungssoftware
- Maßgeschneidert für Anwendungen im Gesundheitswesen und in der medizinischen Forschung
- Anpassbare Arbeitsabläufe für spezifische medizinische Anwendungsfälle
Geeignet für:
- Teams im Gesundheitswesen und in der medizinischen Forschung, die mit medizinischer Bildgebung arbeiten
- Projekte mit MRT, CT und anderen medizinischen Bildformaten
- Teams, die ein anpassbares Open-Source-Tool für die Kennzeichnung medizinischer Daten benötigen
- Organisationen, die KI in medizinische Bildgebungs-Workflows integrieren
Kontakt- und Social-Media-Informationen:
- Website: monai.io
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/projectmonai
- Twitter: x.com/ProjectMONAI
9. Annotely
Annotely ist ein flexibles und einfaches Tool zum Kommentieren von Bildern und Videos, das sich besonders für Machine-Learning-Teams eignet. Es bietet Funktionen zur Objekterkennung, Segmentierung und Klassifizierung und ist damit eine solide Wahl für eine Vielzahl von Computer-Vision-Aufgaben. Die intuitive Benutzeroberfläche von Annotely sorgt dafür, dass sich Benutzer schnell mit der Beschriftung von Daten vertraut machen können. Daher ist es sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Teams eine gute Option.
Die Plattform unterstützt verschiedene Annotationstypen wie Begrenzungsrahmen und Polygone und ermöglicht den einfachen Export beschrifteter Daten in Machine-Learning-Modelle. Dank seines kostenlosen Angebots ist Annotely die erste Wahl für Teams, die eine kostengünstige Möglichkeit zur Annotation ihrer Datensätze für Machine-Learning-Projekte benötigen.
Hauptmerkmale:
- Einfache und intuitive Benutzeroberfläche
- Unterstützt Begrenzungsrahmen, Polygone und Segmentierungsanmerkungen
- Integration mit Machine-Learning-Workflows
- Kostenlose Nutzung für kleinere Projekte
- Ideal für Objekterkennungs- und Segmentierungsaufgaben
Geeignet für:
- Teams, die an kleinen bis mittelgroßen Machine-Learning-Projekten arbeiten
- Benutzer, die ein einfaches, benutzerfreundliches Anmerkungstool benötigen
- Projekte zur Objekterkennung und Bildsegmentierung
- Diejenigen, die nach einer kostengünstigen, kostenlosen Annotationslösung suchen
Kontakt- und Social-Media-Informationen:
- Website: annotely.com
- Twitter: x.com/@annotely
10. Rechteckbezeichnung
RectLabel ist ein speziell für macOS entwickeltes Tool zur Bildannotation. Es unterstützt verschiedene Annotationstypen, darunter Begrenzungsrahmen, Schlüsselpunkte und Polygone, und eignet sich hervorragend für Machine-Learning-Aufgaben wie Objekterkennung und Bildsegmentierung. RectLabel lässt sich nahtlos in TensorFlow integrieren und ist daher eine gute Wahl für Teams, die annotierte Daten schnell für das Modelltraining vorbereiten müssen.
RectLabel ist leichtgewichtig und benutzerfreundlich konzipiert und verfügt über eine übersichtliche Benutzeroberfläche, die eine schnelle Beschriftung ermöglicht. Es ist eine solide Wahl für macOS-Benutzer, die an kleinen oder mittelgroßen Annotationsprojekten arbeiten, und seine einfache Einrichtung macht es zu einem hervorragenden Tool für den Einstieg in die Datenbeschriftung für KI-Modelle.
Hauptmerkmale:
- macOS-kompatibles Anmerkungstool
- Unterstützt Begrenzungsrahmen, Schlüsselpunkte und Polygonanmerkungen
- Integration mit TensorFlow für das Modelltraining
- Einfache und intuitive Benutzeroberfläche
- Leicht und einfach zu bedienen
Geeignet für:
- macOS-Benutzer, die an Bildannotationsaufgaben arbeiten
- Teams, die ein schnelles und effizientes Tool zur Bildbeschriftung benötigen
- KI- und maschinelle Lernprojekte mit Schwerpunkt auf Objekterkennung
- Benutzer, die ein einfaches, unkompliziertes Tool zum Trainieren von Modellen suchen
Kontakt- und Social-Media-Informationen:
11. Skalierbar
Scalabel ist ein Open-Source-Tool zur Bild- und Videoannotation, das speziell für skalierbare Machine-Learning-Projekte entwickelt wurde. Es unterstützt verschiedene Annotationstypen, darunter Begrenzungsrahmen, Schlüsselpunkte und Segmentierung, und eignet sich daher ideal für Computer-Vision-Aufgaben. Die kollaborativen Funktionen von Scalabel ermöglichen es mehreren Benutzern, in Echtzeit am selben Projekt zu arbeiten, was für Teams mit großen Datensätzen unerlässlich ist.
Scalabel lässt sich zudem gut in Machine-Learning-Frameworks integrieren und ist daher für Teams, die ihre gelabelten Daten schnell für das Modelltraining vorbereiten möchten, einfach zu verwenden. Der Open-Source-Charakter gewährleistet die kostenlose Nutzung und macht es zu einer attraktiven Option für Teams und Forscher mit begrenztem Budget.
Hauptmerkmale:
- Open Source und kostenlos nutzbar
- Unterstützt Begrenzungsrahmen, Schlüsselpunkte und Segmentierungsanmerkungen
- Funktionen zur Echtzeit-Zusammenarbeit für Teamprojekte
- Integriert sich in Machine-Learning-Pipelines
- Skalierbar für große Datensätze
Geeignet für:
- Teams, die an groß angelegten Projekten zum maschinellen Lernen arbeiten
- Kollaborative Projekte, die teambasierte Anmerkungen erfordern
- Forscher oder Entwickler, die nach einem kostenlosen Open-Source-Tool suchen
- Projekte, die schnelle, skalierbare Annotationslösungen benötigen
Kontakt- und Social-Media-Informationen:
12. SuperAnnotate
SuperAnnotate ist ein umfassendes Annotationstool, das eine Vielzahl von Annotationsaufgaben unterstützt, darunter Objekterkennung, Bildsegmentierung und Keypoint-Annotation. Die Plattform wurde entwickelt, um den Datenbeschriftungsprozess für Teams zu optimieren, die an Machine-Learning- und Computer-Vision-Projekten arbeiten. SuperAnnotate bietet eine intuitive Benutzeroberfläche, die es Benutzern erleichtert, große Datensätze effizient zu annotieren.
Eines der herausragenden Merkmale von SuperAnnotate ist die Möglichkeit, Teile des Annotationsprozesses mithilfe KI-gestützter Tools zu automatisieren, wodurch der Zeitaufwand für die manuelle Beschriftung deutlich reduziert wird. Dies macht es zu einer hervorragenden Option für Teams, die mit umfangreichen Datensätzen oder engen Terminen arbeiten. Darüber hinaus unterstützt SuperAnnotate die Teamzusammenarbeit, sodass mehrere Benutzer gemeinsam am selben Projekt arbeiten können. Damit eignet es sich perfekt für umfangreiche Annotationsaufgaben.
Hauptmerkmale:
- Unterstützt Objekterkennung, Segmentierung und Keypoint-Annotation
- KI-gestützte Tools für schnelleres Labeling
- Echtzeit-Zusammenarbeitsfunktionen für teambasierte Projekte
- Skalierbar und sowohl für kleine als auch für große Datensätze geeignet
- Benutzerfreundliche Oberfläche mit Integrationsmöglichkeiten für maschinelles Lernen
Geeignet für:
- Teams, die an Computer Vision- und KI-Projekten arbeiten
- Groß angelegte Annotationsprojekte mit Teamzusammenarbeit
- Teams, die KI-gestützte Tools benötigen, um den Annotationsprozess zu beschleunigen
- Projekte, die eine flexible, benutzerfreundliche Annotationsplattform erfordern
Kontakt- und Social-Media-Informationen:
- Website: www.superannotate.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/superannotate
- Twitter: x.com/superannotate
- Facebook: www.facebook.com/superannotate
Schlussfolgerung
Die Auswahl des richtigen Annotationstools ist entscheidend für die Optimierung des Datenlabeling-Prozesses für Machine-Learning- und KI-Projekte. Das richtige Tool kann die Effizienz der Datenaufbereitung deutlich verbessern und die Genauigkeit der gelabelten Daten sicherstellen. Ob bei der einfachen Bildbeschriftung oder bei komplexen Aufgaben wie Objekterkennung und -segmentierung – das richtige Tool ist unerlässlich.
Von Tools für kleine Projekte bis hin zu Tools für große Datensätze und Teamzusammenarbeit – die besten Annotationstools bieten Flexibilität, Benutzerfreundlichkeit und Integration in Machine-Learning-Workflows. Mit dem richtigen Tool für Ihr Projekt sparen Sie Zeit, verbessern die Zusammenarbeit und können sich stärker auf die Entwicklung und das Training Ihrer KI-Modelle konzentrieren.