Bildannotation spielt eine zentrale Rolle in Machine-Learning-, Computer-Vision- und KI-Projekten. Ob Sie Bilder zur Objekterkennung, Klassifizierung oder Segmentierung beschriften – die richtige App kann den Prozess optimieren. Auch wenn es mühsam erscheinen mag, vereinfachen und beschleunigen diese Tools die Arbeit, insbesondere bei großen Datensätzen. In diesem Artikel stellen wir die besten Bildannotations-Apps vor, die Ihre Projekte voranbringen, die Produktivität steigern und Ihre Annotationsaufgaben deutlich effizienter gestalten.
Wenn Sie den Annotationsprozess beschleunigen möchten, ohne Kompromisse bei der Qualität einzugehen, oder einfach ein Tool suchen, das die reibungslose Zusammenarbeit im Team unterstützt, sind Sie hier genau richtig. Sehen wir uns diese Apps an und erfahren Sie, wie sie Ihnen bei der Datenbeschriftung helfen können.
1. FlyPix AI
Bei FlyPix AI sind wir darauf spezialisiert, Geodaten zugänglich und nutzbar zu machen. Unsere Plattform unterstützt Nutzer dabei, Objekte zu erkennen, Veränderungen zu verfolgen und Anomalien in Satelliten- und Luftbildern zu erkennen. Dieses Tool ist besonders wertvoll für Branchen, die eine detaillierte Analyse der Erdoberfläche benötigen, wie z. B. Landwirtschaft, Stadtplanung und Umweltüberwachung. Für Bildannotations-Apps bieten wir eine optimierte Lösung, die die Präzision der Bildbeschriftung und -annotation für Machine-Learning-Aufgaben verbessert.
Wir haben FlyPix AI benutzerfreundlich und ohne Code entwickelt, sodass Sie kein Experte sein müssen, um benutzerdefinierte KI-Modelle zu erstellen. Dank der Unterstützung verschiedener Datenquellen wie Drohnen, Satelliten und LiDAR ist FlyPix AI vielseitig und an eine Vielzahl von Projekten anpassbar. Ob Sie mit einem kleinen Datensatz oder einer großen Organisation arbeiten – FlyPix AI bietet Echtzeitanalysen, kollaborative Funktionen und umfassende Datenvisualisierungsoptionen und ist damit ein effektives Tool für Teams, die mit kommentierten Bildern arbeiten.
Hauptmerkmale:
- No-Code-Plattform zur Objekterkennung, Segmentierung und Anomalieerkennung
- Unterstützt Satelliten-, Drohnen-, Hyperspektral-, LiDAR- und SAR-Bilder
- Interaktive Tools zum Trainieren benutzerdefinierter KI-Modelle für die Bildannotation
- Echtzeitanalysen mit Dashboards, Heatmaps und Änderungsverfolgung
- Funktionen auf Unternehmensniveau wie API-Zugriff und multispektrale Verarbeitung
Dienstleistungen:
- Georäumliche Objekterkennung und -lokalisierung
- Änderungs- und Anomalieerkennung in Bildern
- Dynamisches Verfolgen von Objekten im Zeitverlauf
- Entwicklung individueller KI-Modelle für maßgeschneiderte Analysen
- Nahtlose Integration mit vorhandenen GIS-Systemen
- Heatmap-Generierung zur Visualisierung von Mustern in Daten
Geeignet für:
- Teams, die an Geodaten- und Bildannotationsaufgaben arbeiten
- Branchen wie Landwirtschaft, Stadtplanung und Umweltüberwachung
- Benutzer, die eine No-Code-Lösung zum Erstellen benutzerdefinierter KI-Modelle benötigen
- Großprojekte, die Echtzeitanalysen und Zusammenarbeit 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. Roboflow
Roboflow ist eine Bildannotationsplattform, die hauptsächlich für Machine-Learning-Aufgaben wie Objekterkennung, Bildklassifizierung und Segmentierung eingesetzt wird. Sie ermöglicht es Nutzern, Bilder zu annotieren, Modelle zu trainieren und Datensätze für KI-Projekte vorzubereiten. Die Plattform unterstützt verschiedene Annotationstypen und ist mit gängigen Machine-Learning-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch kompatibel. Dadurch ist sie vielseitig einsetzbar für Teams, die einen optimierten Workflow benötigen.
Neben der manuellen Beschriftung bietet Roboflow KI-gestützte Tools zur Beschleunigung des Annotationsprozesses. Darüber hinaus bietet es Tools zur Datensatzverwaltung und ermöglicht den direkten Export beschrifteter Daten für das Modelltraining. Roboflow eignet sich besonders für Teams, die an Computer-Vision-Projekten arbeiten, die eine effiziente und präzise Beschriftung großer Datensätze erfordern.
Hauptmerkmale:
- Unterstützt Objekterkennung, Klassifizierung und Segmentierung
- Integration mit Machine-Learning-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch
- KI-gestützte Annotationstools für schnelleres Labeling
- Echtzeit-Zusammenarbeitsfunktionen für Teams
- Skalierbar für kleine und große Datensätze
Geeignet für:
- Teams für maschinelles Lernen und KI, die an Computer Vision arbeiten
- Projekte, die eine Integration mit TensorFlow oder PyTorch erfordern
- Teams, die KI-gestützte Annotationen benötigen, um den Prozess zu beschleunigen
- Benutzer, die große Datensätze zum Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen verarbeiten
Kontakt- und Social-Media-Informationen:
- Website: roboflow.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/roboflow-ai
- Twitter: x.com/roboflow
3. CVAT
CVAT (Computer Vision Annotation Tool) ist ein Open-Source-Tool zur Bild- und Videoannotation. Es wurde von Intel entwickelt und ist für Aufgaben wie Objekterkennung, Segmentierung und Tracking konzipiert. Es unterstützt verschiedene Annotationsformate, darunter Begrenzungsrahmen, Polygone und Schlüsselpunkte. CVAT wird hauptsächlich von Teams verwendet, die an Computer-Vision-Aufgaben arbeiten, und unterstützt kollaborative Annotationen, sodass mehrere Benutzer gleichzeitig an einem Projekt arbeiten können.
Eine der Stärken von CVAT ist sein Open-Source-Charakter. Das bedeutet, dass die Plattform kostenlos nutzbar ist und an die spezifischen Anforderungen eines Projekts angepasst werden kann. Die Plattform lässt sich in Machine-Learning-Frameworks integrieren, sodass Teams schnell von der Datenannotation zum Training von KI-Modellen übergehen können. Dies macht CVAT zu einem flexiblen Tool, das sich für eine Vielzahl von Computer-Vision-Projekten eignet.
Hauptmerkmale:
- Open Source und kostenlos nutzbar
- Unterstützt Begrenzungsrahmen, Polygone und Schlüsselpunkte für Anmerkungen
- Echtzeit-Zusammenarbeit für teambasierte Anmerkungen
- Integriert sich in Frameworks für maschinelles Lernen
- Anpassbar für spezifische Anmerkungsanforderungen
Geeignet für:
- Teams, die an der Objekterkennung, -segmentierung und -verfolgung arbeiten
- Kollaborative Annotationsprojekte, die mehrere Benutzer erfordern
- Teams, die eine kostenlose Open-Source-Lösung benötigen
- Projekte, die eine Integration mit Machine-Learning-Workflows erfordern
Kontakt- und Social-Media-Informationen:
- Website: www.cvat.ai
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/cvat-ai
- Facebook: www.facebook.com/cvat.corp
4. LabelMe
LabelMe ist ein kostenloses Open-Source-Annotationstool, das vom CSAIL des MIT entwickelt wurde. Es ist für Bildbeschriftungsaufgaben wie Objekterkennung und -segmentierung mithilfe von Begrenzungsrahmen, Polygonen und Punkten konzipiert. LabelMe ist ein unkompliziertes Tool, das direkt im Webbrowser verwendet werden kann. Dadurch können Sie problemlos auf Bilder zugreifen und mit der Annotation beginnen, ohne dass eine Installation oder komplexe Einrichtung erforderlich ist.
Da LabelMe Open Source ist, eignet es sich ideal für Benutzer oder Teams mit begrenzten Ressourcen oder für diejenigen, die ein Tool bevorzugen, das sie selbst anpassen können. Es bietet zwar nicht alle Funktionen fortgeschrittener Annotationsplattformen, ist aber aufgrund seiner Einfachheit für grundlegende Annotationsaufgaben, insbesondere in Forschungsumgebungen oder für kleinere Projekte, effektiv.
Hauptmerkmale:
- Open Source und kostenlos nutzbar
- Unterstützt Begrenzungsrahmen, Polygone und Punkte
- Keine Installation erforderlich, läuft direkt im Browser
- Einfache, intuitive Benutzeroberfläche
- Am besten geeignet für kleine bis mittlere Annotationsprojekte
Geeignet für:
- Kleine bis mittelgroße Annotationsprojekte
- Benutzer, die nach einem kostenlosen, einfachen Tool zur Bildannotation suchen
- Forschungsteams oder Hobbyisten, die an der Objekterkennung und -segmentierung arbeiten
- Benutzer, die ein leichtes, browserbasiertes Tool benötigen
Kontakt- und Social-Media-Informationen:
5. Label Studio
Label Studio ist eine Open-Source-Plattform zur Datenbeschriftung, die eine Vielzahl von Annotationsaufgaben unterstützt, darunter Bild-, Text-, Audio- und Videoannotationen. Die Plattform ist hochgradig anpassbar und ermöglicht es Benutzern, die Plattform an ihre spezifischen Anforderungen anzupassen, sei es für die Objekterkennung, Klassifizierung oder sogar Textklassifizierung. Dank seiner Flexibilität eignet sich Label Studio für eine Vielzahl von Machine-Learning-Projekten, nicht nur für Computer Vision.
Zusätzlich zur Annotation bietet Label Studio kollaborative Funktionen, sodass mehrere Teammitglieder in Echtzeit am selben Projekt arbeiten können. Es lässt sich gut in Machine-Learning-Pipelines integrieren und ermöglicht Benutzern den schnellen Export beschrifteter Daten für das Modelltraining. Label Studio ist Open Source, sodass Teams es kostenlos nutzen und an die spezifischen Anforderungen ihres Projekts anpassen können.
Hauptmerkmale:
- Unterstützt Bild-, Text-, Audio- und Videoanmerkungen
- Anpassbare Schnittstelle für verschiedene Anmerkungsaufgaben
- Echtzeit-Zusammenarbeit für Teams
- Integration mit Machine-Learning-Workflows
- Open Source und kostenlos nutzbar
Geeignet für:
- Teams, die mit mehreren Datentypen arbeiten (Bilder, Text, Audio, Video)
- Projekte, die anpassbare Arbeitsabläufe erfordern
- KI-Teams integrieren Anmerkungen in Modelle des maschinellen Lernens
- Benutzer, die ein flexibles Open-Source-Annotationstool suchen
Kontakt- und Social-Media-Informationen:
- Website: labelstud.io
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/heartex
- Twitter: x.com/labelstudiohq
6. Skalieren Sie KI
Scale AI ist eine Datenbeschriftungsplattform, die die Annotation von Bildern, Videos und anderen Datentypen für Machine-Learning-Projekte optimiert. Die Plattform unterstützt verschiedene Annotationstypen, darunter Objekterkennung, Bildsegmentierung und Klassifizierung. Scale AI kombiniert Machine-Learning-Modelle und menschliche Annotatoren, um qualitativ hochwertige, beschriftete Daten bereitzustellen, die für das Modelltraining bereit sind.
Scale AI legt den Fokus auf hohe Genauigkeit und Effizienz und bietet Tools für Qualitätskontrolle und Echtzeit-Projektmanagement. Es bietet die Integration mit verschiedenen Machine-Learning-Pipelines und ermöglicht so einen nahtlosen Datenexport direkt in Modelltrainings-Workflows. Scale AI wird von Teams in Branchen wie autonomen Fahrzeugen, E-Commerce und Gesundheitswesen eingesetzt, die umfangreiche annotierte Datensätze benötigen.
Hauptmerkmale:
- Unterstützt Bildsegmentierung, Objekterkennung und Klassifizierung
- Von Menschen unterstützte KI-Tools zur Datenannotation
- Tools für Projektmanagement und Qualitätskontrolle in Echtzeit
- Integration mit Frameworks für maschinelles Lernen
- Funktionen zur Kennzeichnung großer Datenmengen
Geeignet für:
- Teams, die an groß angelegten Bild- und Videoannotationsprojekten arbeiten
- Branchen wie autonome Fahrzeuge und das Gesundheitswesen benötigen qualitativ hochwertige, gekennzeichnete Daten
- Projekte, die Zusammenarbeit und Qualitätskontrolle in Echtzeit erfordern
- Teams, die eine nahtlose Integration mit KI-Modellen benötigen
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. SuperAnnotate
SuperAnnotate ist ein Tool für Bildannotationsaufgaben wie Objekterkennung und -segmentierung. Es bietet eine umfassende Plattform zum Beschriften von Bildern mit Begrenzungsrahmen, Polygonen und Schlüsselpunkten. Eine der Stärken der Plattform ist ihre Skalierbarkeit, wodurch sie sich sowohl für kleine als auch für große Annotationsprojekte eignet. Die Benutzeroberfläche von SuperAnnotate unterstützt die Zusammenarbeit von Teams in Echtzeit und macht es zu einem effektiven Tool für teambasierte Projekte.
Die Plattform umfasst außerdem KI-gestützte Funktionen zur Bildannotation, die es Nutzern ermöglichen, Daten schneller und mit weniger manuellen Eingaben zu annotieren. SuperAnnotate wird häufig von Teams verwendet, die an Computer-Vision-Projekten arbeiten, und bietet verschiedene Integrationsmöglichkeiten zur Optimierung von Arbeitsabläufen mit Machine-Learning-Modellen.
Hauptmerkmale:
- Unterstützt Objekterkennung, Segmentierung und Keypoint-Beschriftung
- KI-gestützte Tools für schnellere Anmerkungen
- Funktionen zur Echtzeit-Zusammenarbeit für Teamprojekte
- Integration mit Machine-Learning-Modellen für nahtlose Arbeitsabläufe
- Skalierbar für große Datensätze
Geeignet für:
- Teams, die an Computer Vision-Aufgaben wie Objekterkennung und -segmentierung arbeiten
- Projekte, die eine Echtzeit-Zusammenarbeit zwischen Teammitgliedern erfordern
- Teams, die Modelle des maschinellen Lernens verwenden und eine nahtlose Integration anstreben
- Benutzer, die ein skalierbares Tool für große Annotationsprojekte benötigen
Kontakt- und Social-Media-Informationen:
- Website: www.superannotate.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/superannotate
- Twitter: x.com/superannotate
- Facebook: www.facebook.com/superannotate
8. Datenschleife
Dataloop ist ein Bildannotationstool zur Unterstützung von Computer-Vision-Projekten. Es unterstützt Teams bei der Annotation von Bildern, Videos und anderen Medientypen für Aufgaben wie Objekterkennung, Segmentierung und Klassifizierung. Dataloop ist skalierbar und eignet sich daher sowohl für kleine als auch für große Datensätze. Es bietet KI-gestützte Annotationstools zur Beschleunigung des Beschriftungsprozesses und seine Plattform lässt sich an die spezifischen Anforderungen verschiedener Teams und Projekte anpassen.
Dataloop bietet zudem umfassende Datenmanagement-Tools, die die Organisation und Verwaltung beschrifteter Datensätze vereinfachen. Die Lösung lässt sich nahtlos in Machine-Learning-Workflows integrieren und ermöglicht die reibungslose Übertragung annotierter Daten in Modelltrainingsprozesse. Die benutzerfreundliche Oberfläche und die robusten Tools machen Dataloop zu einer wertvollen Plattform für Teams, die an groß angelegten Computer-Vision-Projekten arbeiten.
Hauptmerkmale:
- Unterstützt Objekterkennung, -segmentierung und -klassifizierung
- KI-gestützte Annotationstools für schnelleres Labeling
- Anpassbare Workflows für unterschiedliche Anmerkungsanforderungen
- Nahtlose Integration mit Machine-Learning-Modellen
- Umfassende Datenverwaltungstools zum Organisieren gekennzeichneter Daten
Geeignet für:
- Teams, die mit großen Datensätzen für Computer Vision-Projekte arbeiten
- Projekte, die qualitativ hochwertige, gekennzeichnete Daten für Modelle des maschinellen Lernens erfordern
- Benutzer, die KI-gestützte Annotationen für mehr Effizienz benötigen
- Teams, die anpassbare Workflows für bestimmte Aufgaben suchen
Kontakt- und Social-Media-Informationen:
- Website: dataloop.ai
- Adresse: 2 Sapir st, Herzliya, POB 12580, 4685206, Israel
- E‑Mail: info@dataloop.ai
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/dataloop
9. Überwachen
Supervisely ist eine Plattform, die Tools zur Bild- und Videoannotation bereitstellt, die für Aufgaben wie Objekterkennung und -segmentierung entwickelt wurden. Sie bietet Funktionen wie Begrenzungsrahmen, Polygone und semantische Segmentierungstools. Supervisely ist hochgradig anpassbar und kann sowohl für kleine als auch für große Annotationsprojekte eingesetzt werden. Die Plattform unterstützt außerdem die Zusammenarbeit, sodass Teams Daten gemeinsam in Echtzeit annotieren können.
Supervisely lässt sich in Machine-Learning-Frameworks integrieren und ermöglicht einen effizienten Workflow von der Annotation bis zum Modelltraining. Dank seines robusten Funktionsumfangs und seiner Skalierbarkeit eignet es sich für Teams, die an komplexen Computer-Vision-Projekten arbeiten, die qualitativ hochwertige, gekennzeichnete Daten erfordern.
Hauptmerkmale:
- Unterstützt Objekterkennung, Segmentierung und Keypoint-Annotation
- Funktionen zur Echtzeit-Zusammenarbeit für Teamprojekte
- Integration mit Machine-Learning-Frameworks für nahtlose Arbeitsabläufe
- Anpassbar für bestimmte Anmerkungsaufgaben
- Skalierbar für kleine und große Projekte
Geeignet für:
- Teams, die an Computer Vision- und Machine Learning-Aufgaben arbeiten
- Kollaborative Annotationsprojekte, die Echtzeitarbeit erfordern
- Benutzer integrieren annotierte Daten direkt in Modelle für maschinelles Lernen
- Projekte, die hochwertige, skalierbare Anmerkungstools erfordern
Kontakt- und Social-Media-Informationen:
- Website: supervisorly.com
- E-Mail: hello@supervisely.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/deep-systems
- Twitter: x.com/supervisely_ai
10. VGG-Bildannotator (VIA)
VGG Image Annotator (VIA) ist ein Open-Source-Tool zur Bildannotation, das Aufgaben wie Objekterkennung und -segmentierung unterstützt. Es ist leichtgewichtig und browserbasiert und daher ohne Installation zugänglich. VIA ermöglicht die Annotation von Bildern und Videos mit Begrenzungsrahmen, Polygonen und Punkten und ist somit ein vielseitiges Tool für eine Vielzahl von Computer-Vision-Aufgaben.
VIA eignet sich besonders für kleine bis mittelgroße Annotationsprojekte. Es ist einfach zu bedienen, verfügt über eine übersichtliche Oberfläche und eignet sich gut für Forscher und Teams, die ein kostenloses Open-Source-Tool benötigen. Da es keine erweiterten Funktionen bietet, ist es eine einfache Lösung für grundlegende Aufgaben, bietet aber dennoch wichtige Annotationsfunktionen für Machine-Learning-Projekte.
Hauptmerkmale:
- Open Source und kostenlos nutzbar
- Browserbasiert, keine Installation erforderlich
- Unterstützt Begrenzungsrahmen, Polygone und Punkte
- Einfache, benutzerfreundliche Oberfläche
- Am besten für kleine bis mittelgroße Annotationsaufgaben geeignet
Geeignet für:
- Kleine bis mittelgroße Annotationsprojekte
- Benutzer, die nach einem einfachen, kostenlosen Open-Source-Tool suchen
- Forscher arbeiten an der Objekterkennung und -segmentierung
- Teams, die ein einfaches Anmerkungstool für grundlegende Aufgaben benötigen
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
11. V7
V7 ist eine umfassende Annotationsplattform mit Tools für Objekterkennung, Bildsegmentierung und Klassifizierung. Sie ermöglicht es Benutzern, Bilder und Videos mit verschiedenen Annotationstypen wie Begrenzungsrahmen, Polygonen und Schlüsselpunkten zu versehen. Die Plattform ist flexibel konzipiert und unterstützt alles von kleinen Projekten bis hin zu großen Datensätzen auf Unternehmensebene.
Eine der Kernstärken von V7 sind die KI-gestützten Annotationsfunktionen, die den Annotationsprozess durch die Automatisierung von Teilen beschleunigen. V7 unterstützt außerdem die Zusammenarbeit in Echtzeit, sodass Teams gemeinsam an großen Datensätzen arbeiten können. Dies macht es ideal für Teams mit mehreren Beteiligten. Die Integration mit Machine-Learning-Frameworks optimiert den Prozess von der Annotation bis zum Modelltraining zusätzlich.
Hauptmerkmale:
- Unterstützt Objekterkennung, Bildsegmentierung und Klassifizierung
- KI-gestützte Annotation zur Beschleunigung des Prozesses
- Echtzeit-Zusammenarbeit für Teams
- Integration mit Frameworks für maschinelles Lernen
- Skalierbar für kleine und große Datensätze
Geeignet für:
- Teams, die an Aufgaben zur Objekterkennung und Bildsegmentierung arbeiten
- Projekte, die die Zusammenarbeit mehrerer Teammitglieder erfordern
- Benutzer, die nach KI-gestützten Tools zur Verbesserung der Annotationsgeschwindigkeit suchen
- Großprojekte mit komplexen Datensätzen
Kontakt- und Social-Media-Informationen:
- Website: www.v7labs.com
- Adresse: 201 Spear Street, Suite 1100, San Francisco, CA 94105
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/v7labs
- Twitter: x.com/v7labs
12. Etikettenbox
Labelbox ist eine Datenbeschriftungsplattform, die Tools für die Bildannotation und andere Machine-Learning-Aufgaben bietet. Sie unterstützt Objekterkennung, Bildklassifizierung und -segmentierung und bietet eine Vielzahl von Annotationstools wie Begrenzungsrahmen, Polygone und Schlüsselpunkte. Labelbox ist auf hohe Skalierbarkeit ausgelegt und eignet sich daher sowohl für kleine Teams als auch für große Unternehmen.
Die Plattform bietet Funktionen für die kollaborative Annotation, sodass Teams gemeinsam an großen Projekten arbeiten können. Labelbox bietet außerdem integrierte Tools zur Qualitätskontrolle, um die Genauigkeit und Konsistenz der annotierten Daten sicherzustellen. Die Plattform lässt sich problemlos in Machine-Learning-Pipelines integrieren und ermöglicht so einen nahtlosen Übergang von der Datenbeschriftung zum Modelltraining.
Hauptmerkmale:
- Unterstützt Objekterkennung, Bildklassifizierung und Segmentierung
- Kollaborative Funktionen für teambasierte Anmerkungen
- Integrierte Qualitätskontrolltools für eine genaue Datenkennzeichnung
- Skalierbar für kleine und große Projekte
- Integration mit Machine-Learning-Workflows
Geeignet für:
- Teams, die an Aufgaben zur Objekterkennung, Bildklassifizierung und Segmentierung arbeiten
- Projekte, die eine hochwertige Kontrolle und genaue Daten erfordern
- Unternehmen oder Teams, die an der groß angelegten Bildannotation arbeiten
- Benutzer, die eine nahtlose Integration mit Modellen des maschinellen Lernens benötigen
Kontakt- und Social-Media-Informationen:
- Website: labelbox.com
13. MONAI-Label
MONAI Label ist ein spezialisiertes Tool für die medizinische Bildgebung, das für die Annotation medizinischer Bilder wie CT-Scans und MRTs entwickelt wurde. Es bietet Annotationsfunktionen für die Segmentierung, Klassifizierung und Objekterkennung in medizinischen Bilddatensätzen. MONAI Label ist Teil des größeren MONAI-Frameworks (Medical Open Network for AI), das auf die Verbesserung des Deep Learning im Gesundheitswesen und der medizinischen Bildgebung abzielt.
Eines der einzigartigen Merkmale von MONAI Label ist die nahtlose Integration in bestehende medizinische Bildgebungs-Workflows. Das Tool ist für den Einsatz in der KI-Forschung im Gesundheitswesen konzipiert und unterstützt Teams bei der präzisen und effizienten Annotation medizinischer Bilder. Es unterstützt außerdem die kollaborative Annotation, sodass Teams aus Medizinern und KI-Forschern gemeinsam an komplexen Datensätzen arbeiten können.
Hauptmerkmale:
- Spezialisiert auf die Annotation medizinischer Bilder (z. B. CT-Scans, MRTs)
- Unterstützt Segmentierung, Klassifizierung und Objekterkennung
- Teil des größeren MONAI Deep Learning Frameworks
- Nahtlose Integration in medizinische Bildgebungs-Workflows
- Kollaborative Anmerkungsfunktionen für Teams
Geeignet für:
- Teams, die mit medizinischen Bilddaten wie CT-Scans und MRTs arbeiten
- Angehörige der Gesundheitsberufe und KI-Forscher kommentieren medizinische Bilder
- Benutzer in der KI-Entwicklung im Gesundheitswesen
- Projekte, die spezielle Tools für die Beschriftung medizinischer Bilder benötigen
Kontakt- und Social-Media-Informationen:
- Website: monai.io
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/projectmonai
- Twitter: x.com/ProjectMONAI
Schlussfolgerung
Die Bildannotation ist eine wesentliche Aufgabe für viele Machine-Learning- und Computer-Vision-Projekte. Die hier aufgeführten Tools bieten eine Reihe von Funktionen für unterschiedliche Annotationsanforderungen, von einfacher Objekterkennung und -segmentierung bis hin zu komplexen KI-gestützten Aufgaben. Egal, ob Sie mit kleinen Datensätzen oder großen Projekten arbeiten, es gibt ein Annotationstool, das Ihnen hilft, den Prozess zu optimieren. Die Auswahl des richtigen Tools hängt vom Umfang, der Komplexität und den spezifischen Anforderungen Ihres Projekts ab. So stellen Sie sicher, dass Sie über die richtigen Funktionen verfügen, um hochwertige, beschriftete Daten für Ihre Machine-Learning-Modelle zu erstellen.