Maschinelles Lernen hat große Fortschritte gemacht, doch selbst die fortschrittlichsten Modelle sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Eine der größten Herausforderungen beim Training von KI-Systemen ist die Datenannotation. Ob es um die Beschriftung von Bildern, Texten oder Audiodateien geht – eine präzise und effiziente Datenbeschriftung ist für die Erstellung robuster KI-Modelle unerlässlich. Glücklicherweise gibt es eine Vielzahl von Annotationstools für maschinelles Lernen, die diesen Prozess vereinfachen.
Diese Tools beschleunigen den Annotationsprozess, reduzieren menschliche Fehler und verbessern die Gesamtqualität Ihrer gelabelten Daten. Egal, ob Sie an einem kleinen Projekt arbeiten oder große Datensätze annotieren müssen – diese Plattformen bieten flexible Lösungen für Ihre Anforderungen. In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf einige der besten verfügbaren Annotationstools, zeigen ihre wichtigsten Funktionen und zeigen, wie sie Ihnen helfen können, Ihren Machine-Learning-Workflow zu beschleunigen.
1. FlyPix AI
Bei FlyPix AI sind wir darauf spezialisiert, Geodaten mithilfe künstlicher Intelligenz in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Unsere Plattform hilft Nutzern, Objekte zu erkennen, Veränderungen zu überwachen und Anomalien in Satelliten- und Luftbildern zu identifizieren. Dadurch eignet sie sich hervorragend für Branchen, die auf detaillierte Analysen der Erdoberfläche angewiesen sind, wie Landwirtschaft, Stadtplanung, Umweltüberwachung und Bauwesen. Durch die Kombination von KI und Geodatenanalyse bieten wir eine effizientere und effektivere Möglichkeit zur Verarbeitung und Analyse visueller Daten.
Wir haben eine benutzerfreundliche No-Code-Plattform entwickelt, mit der Sie benutzerdefinierte KI-Modelle ohne Programmierkenntnisse erstellen und trainieren können. Unser Tool eignet sich ideal als Annotationstool für maschinelles Lernen, insbesondere für Anwender, die mit komplexen Geodaten arbeiten müssen. Es unterstützt eine Vielzahl von Datenquellen, darunter Drohnen-, Satelliten-, Hyperspektral-, Lidar- und Synthetic Aperture Radar (SAR)-Bilder, und bietet so eine vielseitige Lösung für verschiedene Analysearten. FlyPix AI bietet außerdem verschiedene Abonnements an, um den Anforderungen von Einzelpersonen und großen Organisationen gleichermaßen gerecht zu werden und so Flexibilität je nach Umfang der erforderlichen Datenverarbeitung zu gewährleisten.
Hauptmerkmale:
- Georäumliche KI-Plattform ohne Code zur Objekterkennung, Segmentierung, Lokalisierung, Änderung und Anomalieerkennung
- Unterstützt Satelliten-, Drohnen-, Hyperspektral-, LiDAR- und SAR-Bildtypen
- Interaktive Anmerkungstools zum Trainieren benutzerdefinierter KI-Modelle ohne Codierung
- Echtzeitanalysen mit Dashboards, Heatmap-Generierung, Vektorexport, Änderungsverfolgung und Kollaborationsfunktionen
- Support auf Unternehmensniveau: API-Zugriff, multispektrale Verarbeitung, fachkundige Qualitätssicherung, White-Label-Optionen bei höheren Tarifen
Geeignet für:
- Teams in den Bereichen Landwirtschaft, Stadtplanung, Umweltüberwachung und Bauwesen
- Benutzer, die ein KI-gestütztes Annotationstool für maschinelle Lernaufgaben benötigen
- Große Organisationen und Unternehmen, die mit komplexen Geodaten arbeiten
- Personen, die eine No-Code-Plattform für die Erstellung benutzerdefinierter KI-Modelle suchen
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 Datenmustern
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. Wunderkind
Prodigy ist ein Annotationstool für verschiedene Machine-Learning-Aufgaben, wie z. B. Objekterkennung und Bildklassifizierung. Es integriert Machine-Learning-Modelle, um die Datenbeschriftung zu unterstützen und den Annotationsprozess zu optimieren. Prodigy bietet flexible Workflows, die sich an individuelle Bedürfnisse anpassen lassen. Die Plattform unterstützt sowohl Bild- als auch Textannotationen und ist somit vielseitig für verschiedene Machine-Learning-Projekte einsetzbar.
Die Fähigkeit, maschinelles Lernen mit menschlicher Eingabe zu kombinieren, trägt zur Optimierung der Datenbeschriftung bei und gewährleistet gleichzeitig die Genauigkeit der Annotationen. Prodigy unterstützt den Export beschrifteter Daten, die problemlos für das Modelltraining in maschinellen Lernsystemen verwendet werden können. Es ist ein praktisches Tool für Teams, die einen effizienten und anpassbaren Annotationsprozess benötigen.
Hauptmerkmale:
- Aktives Lernen zur Verbesserung der Datenbeschriftungseffizienz
- Anpassbare Workflows für verschiedene Aufgaben
- Qualitätskontrollfunktionen zur Gewährleistung genauer Anmerkungen
- Integration mit Machine-Learning-Systemen für den Datenexport
- Echtzeitverfolgung des Anmerkungsfortschritts
Geeignet für:
- Aufgaben zur Bild- und Textannotation
- Anpassbare Anmerkungs-Workflows
- Teams, die mit Machine-Learning-Pipelines arbeiten
- Effiziente Annotationsprojekte im großen Maßstab
Kontakt- und Social-Media-Informationen:
- Website: prodi.gy
- E-Mail: contact@explosion.ai
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/explosion-ai
3. Appen
Appen bietet eine Plattform zur Unterstützung der Datenannotation für maschinelle Lernaufgaben, einschließlich Bild-, Text- und Spracherkennung. Sie nutzt sowohl menschliche als auch KI-basierte Annotationsfunktionen und gewährleistet so hochwertige Beschriftungen für eine Vielzahl von Datentypen. Die Appen-Plattform kann umfangreiche Annotationsprojekte bewältigen und bietet Tools zur Fortschrittsverwaltung und Nachverfolgung des Datenbeschriftungsprozesses.
Appen unterstützt die Integration in Machine-Learning-Workflows und vereinfacht so den Übergang von beschrifteten Daten zum Modelltraining. Dank seiner Flexibilität bei der Verarbeitung mehrerer Annotationsformate und Sprachen ist es eine wertvolle Option für Unternehmen, die eine konsistente, mehrsprachige Annotationsunterstützung benötigen.
Hauptmerkmale:
- Kombination aus menschlicher und KI-gestützter Annotation
- Unterstützung für mehrere Datentypen, einschließlich Bild, Text und Sprache
- Skalierbare Plattform für Großprojekte
- Integration mit Machine-Learning-Workflows für den Datenexport
- Tools zur Fortschrittsverfolgung für das Projektmanagement
Geeignet für:
- Groß angelegte Datenannotationsprojekte
- Datenannotation in mehreren Formaten (Bild, Text, Sprache)
- Unternehmen, die mehrsprachigen Support benötigen
- Teams, die mit Modellen des maschinellen Lernens arbeiten
Kontakt- und Social-Media-Informationen:
- Website: www.appen.com
- Adresse: 12131 113th Ave, NE, Suite 100, Kirkland, WA 98034
- Telefon: +1 206-800-2101
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/appen
4. SuperAnnotate
SuperAnnotate bietet ein Bildannotationstool, das verschiedene Arten von Annotationen unterstützt, wie z. B. Begrenzungsrahmen, Schlüsselpunkte und Segmentierung. Die Plattform ist für die Verarbeitung großer Datensätze konzipiert und ermöglicht Teams die Echtzeit-Zusammenarbeit bei Annotationsaufgaben. Sie integriert KI-gestützte Tools, um den Prozess zu beschleunigen und die Konsistenz der Annotationen zu erhöhen.
Es unterstützt außerdem den nahtlosen Datenexport in Machine-Learning-Frameworks und erleichtert so den Übergang von annotierten Daten zum Modelltraining. Die Kollaborationstools von SuperAnnotate ermöglichen es mehreren Teammitgliedern, gleichzeitig an Annotationsprojekten zu arbeiten, was bei großen Datensätzen von Vorteil ist.
Hauptmerkmale:
- Mehrere Anmerkungstypen (Begrenzungsrahmen, Segmentierung, Schlüsselpunkte)
- KI-gestützte Tools zur Optimierung von Anmerkungsaufgaben
- Echtzeit-Zusammenarbeit für teambasierte Projekte
- Nahtlose Integration von Machine-Learning-Workflows
- Skalierbar für große Datensätze
Geeignet für:
- Annotationsaufgaben für Computer Vision und maschinelles Lernen
- Zusammenarbeit in Echtzeit an Anmerkungsprojekten
- Teams, die mit großen Datensätzen arbeiten
- Projekte, die eine Workflow-Integration für maschinelles Lernen 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
5. V7
V7 bietet Tools zum Annotieren von Bildern, einschließlich Unterstützung für Objekterkennung, Segmentierung und Keypoint-Annotation. Die Plattform ist für umfangreiche Datenannotationsprojekte konzipiert und bietet sowohl KI-gestützte Tools als auch manuelle Annotationsfunktionen. V7 ermöglicht es Teams, ihren Annotationsprozess mithilfe von KI zu beschleunigen und gleichzeitig die Genauigkeit der beschrifteten Daten zu gewährleisten.
Die Plattform ermöglicht Benutzern die Zusammenarbeit in Echtzeit und bietet ein einfaches Exportsystem für Frameworks für maschinelles Lernen. V7 eignet sich für Teams, die an einer Vielzahl von Computer-Vision-Aufgaben arbeiten, von der Objekterkennung bis zur Bildsegmentierung.
Hauptmerkmale:
- Unterstützung für Objekterkennung, Segmentierung und Keypoint-Annotationen
- KI-gestützte Tools zur Beschleunigung der Annotation
- Echtzeit-Zusammenarbeitsfunktionen für Teams
- Nahtlose Integration mit Frameworks für maschinelles Lernen
- Skalierbar für große Projekte
Geeignet für:
- Teams, die an Computer Vision- und Machine Learning-Projekten arbeiten
- Projekte, die eine Zusammenarbeit in Echtzeit erfordern
- Benutzer, die KI-gestützte Anmerkungstools benötigen
- Groß angelegte Bildannotationsaufgaben
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
6. CVAT
CVAT (Computer Vision Annotation Tool) ist eine Open-Source-Plattform, die speziell für die Annotation von Bildern und Videos entwickelt wurde. Sie unterstützt verschiedene Annotationstypen, darunter Objekterkennung, Segmentierung und Polygonannotation. CVAT eignet sich besonders für Großprojekte, da es für die effiziente Verarbeitung komplexer Datensätze konzipiert ist. Die Plattform ist flexibel und kann an verschiedene Machine-Learning-Aufgaben angepasst werden.
Als Open-Source-Tool bietet CVAT umfangreiche Anpassungsmöglichkeiten und lässt sich in Machine-Learning-Workflows integrieren. Es bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche für die Erstellung hochwertiger Anmerkungen und gewährleistet eine reibungslose Zusammenarbeit im Team. CVAT ist die ideale Wahl für Anwender, die ein vielseitiges, anpassbares Anmerkungstool suchen.
Hauptmerkmale:
- Unterstützung für Objekterkennung, Segmentierung und Polygonanmerkungen
- Open-Source-Plattform mit Anpassungsoptionen
- Kollaborationsfunktionen für teambasierte Projekte
- Integration mit Machine-Learning-Workflows für den Datenexport
- Skalierbar für umfangreiche Bild- und Videoannotationsaufgaben
Geeignet für:
- Teams, die sowohl mit Bildern als auch mit Videos arbeiten
- Groß angelegte Annotationsprojekte
- Benutzer, die eine anpassbare Open-Source-Plattform 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
7. LabelMe
LabelMe ist ein Open-Source-Annotationstool für Bilder, das Objekterkennung und -segmentierung unterstützt. Es wird häufig zum Beschriften von Datensätzen für Machine-Learning-Aufgaben verwendet. Die Plattform ist benutzerfreundlich und effizient gestaltet und ermöglicht Benutzern die einfache Beschriftung ihrer Bilder mithilfe von Begrenzungsrahmen, Polygonen oder Freihandzeichnungen. LabelMe wird häufig von Teams verwendet, die eine einfache Lösung für die schnelle Datenbeschriftung ohne komplexe Einrichtung benötigen.
Die Plattform unterstützt außerdem kollaborative Annotationen und ist damit eine praktische Option für Teams, die an gemeinsamen Datensätzen arbeiten. Dank seines Open-Source-Charakters bietet LabelMe Flexibilität für Nutzer, die das Tool an spezifische Anforderungen anpassen oder erweitern müssen. Es ist ideal für Nutzer, die eine einfache, anpassbare Annotationslösung suchen.
Hauptmerkmale:
- Unterstützung für Objekterkennung und -segmentierung
- Open Source und anpassbar
- Benutzerfreundliche Oberfläche für schnelle Etikettierungsaufgaben
- Gemeinsame Anmerkungsfunktionen für Teamprojekte
- Möglichkeit, das Tool zu erweitern und zu modifizieren, um spezifische Anforderungen zu erfüllen
Geeignet für:
- Einfache und schnelle Datenbeschriftungsaufgaben
- Teams, die Tools für die gemeinsame Anmerkung benötigen
- Benutzer, die eine Open-Source-Lösung für die Bildbeschriftung suchen
- Kleine bis mittelgroße Annotationsprojekte
Kontakt- und Social-Media-Informationen:
8. Datenschleife
Dataloop bietet eine Plattform für die Bildannotation, die KI-Tools integriert, um den Beschriftungsprozess zu beschleunigen. Sie unterstützt eine Vielzahl von Annotationstypen, darunter Objekterkennung, Segmentierung und Klassifizierung. Dataloop wurde entwickelt, um Teams bei der Verwaltung großer Datensätze zu unterstützen und gleichzeitig die Erstellung hochwertiger Beschriftungen zu gewährleisten. Die Plattform unterstützt sowohl manuelle als auch KI-gestützte Annotationsaufgaben und ermöglicht Nutzern so eine effizientere Datenbeschriftung.
Die Dataloop-Plattform umfasst außerdem Tools zur Verwaltung von Datensätzen und Projektabläufen. Dank ihrer Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten, ist sie besonders nützlich für Teams, die an Computer-Vision-Aufgaben arbeiten, die eine schnelle und genaue Beschriftung erfordern. Die Plattform lässt sich problemlos in Machine-Learning-Systeme integrieren und ermöglicht so einen reibungslosen Datenfluss von der Annotation bis zum Modelltraining.
Hauptmerkmale:
- Unterstützung für Objekterkennung, -segmentierung und -klassifizierung
- KI-gestützte und manuelle Annotationsfunktionen
- Tools für Datensatz- und Projektmanagement
- Integration mit Machine-Learning-Systemen für den Datenexport
- Skalierbar für große Annotationsprojekte
Geeignet für:
- Teams, die an Computer Vision-Aufgaben arbeiten
- Groß angelegte Datenannotationsprojekte
- Benutzer, die sowohl KI-gestützte als auch manuelle Anmerkungstools benötigen
- Teams, die Annotations-Workflows mit Systemen für maschinelles Lernen integrieren
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. Encord
Encord ist eine Bildannotationsplattform, die verschiedene Annotationstypen unterstützt, darunter Objekterkennung, Segmentierung und Keypoint-Labeling. Sie wurde entwickelt, um Teams bei der Arbeit an Computer-Vision-Projekten zu unterstützen und bietet Tools für manuelle und halbautomatische Annotation. Die KI-gestützten Tools von Encord beschleunigen den Annotationsprozess und gewährleisten gleichzeitig die Qualität der beschrifteten Daten.
Die Plattform bietet außerdem Projektmanagementfunktionen, die Teams bei der Organisation und Nachverfolgung ihrer Annotationsarbeit unterstützen. Encord lässt sich nahtlos in Machine-Learning-Workflows integrieren und erleichtert so den Übergang von der Datenbeschriftung zum Modelltraining. Dieses Tool ist nützlich für Teams, die eine skalierbare Lösung für umfangreiche Annotationsaufgaben benötigen.
Hauptmerkmale:
- Unterstützung für Objekterkennung, Segmentierung und Keypoint-Beschriftung
- KI-gestützte Tools zur Beschleunigung des Annotationsprozesses
- Projektmanagement-Tools zur Fortschrittsverfolgung
- Integration mit Machine-Learning-Systemen für den Datenexport
- Skalierbar für große Datensätze
Geeignet für:
- Computer Vision-Projekte, die Bildannotationen erfordern
- Teams, die sowohl manuelle als auch KI-gestützte Anmerkungstools benötigen
- Groß angelegte Datenannotationsprojekte
- Teams, die an Modellen für maschinelles Lernen arbeiten
Kontakt- und Social-Media-Informationen:
- Website: encord.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/encord-team
10. Überwachen
Supervisely ist ein Annotationstool für maschinelles Lernen, das eine Vielzahl von Computer-Vision-Aufgaben unterstützt, darunter Objekterkennung, Segmentierung und Klassifizierung. Es bietet sowohl manuelle Annotationstools als auch KI-gestützte Annotationsfunktionen zur Beschleunigung des Prozesses. Supervisely ist skalierbar und für die Verarbeitung großer Datensätze konzipiert. Damit ist es eine praktische Wahl für Teams, die mit Big Data arbeiten.
Die Plattform bietet Funktionen zur Echtzeit-Zusammenarbeit, sodass mehrere Teammitglieder gleichzeitig an Annotationsaufgaben arbeiten können. Supervisely lässt sich zudem in Machine-Learning-Workflows integrieren und stellt so sicher, dass beschriftete Daten schnell für das Modelltraining verwendet werden können. Die Plattform eignet sich für Teams, die komplexe und umfangreiche Bildannotationsprojekte verwalten müssen.
Hauptmerkmale:
- Mehrere Annotationstypen, einschließlich Objekterkennung, Segmentierung und Klassifizierung
- KI-gestützte Annotationstools zur Verbesserung der Effizienz
- Echtzeit-Zusammenarbeit für Teamprojekte
- Integration mit Systemen für maschinelles Lernen für nahtlosen Datenexport
- Skalierbar für große Datensätze
Geeignet für:
- Teams, die an Computer Vision-Aufgaben arbeiten
- Groß angelegte Annotationsprojekte
- Echtzeit-Zusammenarbeit für teambasiertes Arbeiten
- Teams, die Annotationsaufgaben mit Modellen des maschinellen Lernens integrieren
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
11. Skalieren Sie KI
Scale AI ist ein Annotationstool für maschinelles Lernen, das Datenbeschriftungsdienste für verschiedene Anwendungen anbietet, darunter Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung und Spracherkennung. Es kombiniert KI-gestützte Annotation und menschliche Überwachung, um eine korrekte Beschriftung der Daten zu gewährleisten. Scale AI unterstützt eine Vielzahl von Datentypen, darunter Bilder, Text und Audio.
Die Plattform ist auf Skalierbarkeit ausgelegt und ermöglicht es Nutzern, große Datensätze zu verarbeiten und qualitativ hochwertige, gekennzeichnete Daten bereitzustellen. Sie lässt sich zudem gut in Machine-Learning-Workflows integrieren und erleichtert den Export annotierter Daten für das Modelltraining. Scale AI wird häufig für Projekte auf Unternehmensebene eingesetzt, bei denen Genauigkeit und Effizienz der Datenannotation entscheidend sind.
Hauptmerkmale:
- KI-gestützte und von Menschen annotierte Datenbeschriftung
- Unterstützt Bilder, Text und Audioanmerkungen
- Skalierbar für große Datenannotationsaufgaben
- Integration mit Machine-Learning-Pipelines für nahtlosen Datenexport
- Tools zur Fortschrittsverfolgung und Projektverwaltung
Geeignet für:
- Groß angelegte Datenannotationsprojekte
- Teams, die mit mehreren Datentypen arbeiten (Bilder, Text, Audio)
- Unternehmen, die skalierbare und genaue Annotationsdienste benötigen
- Teams, die Anmerkungen in Workflows für maschinelles Lernen integrieren
Kontakt- und Social-Media-Informationen:
- Website: scale.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/scaleai
- Twitter: x.com/scale_ai
- Facebook: www.facebook.com/scaleapi
12. Roboflow
Roboflow ist ein Annotationstool, das die Beschriftung von Bildern für Machine-Learning-Aufgaben vereinfacht. Es unterstützt verschiedene Annotationstypen, darunter Begrenzungsrahmen, Polygone und Masken zur Segmentierung. Roboflow ermöglicht Nutzern die Annotation von Bildern für Projekte zur Objekterkennung, Klassifizierung und Segmentierung. Die Plattform umfasst KI-gestützte Tools, die den Annotationsprozess durch Automatisierung einiger Aufgaben beschleunigen.
Neben Annotationstools bietet Roboflow Funktionen zur Datensatzverwaltung, mit denen Nutzer Datensätze während der Arbeit organisieren und versionieren können. Die Plattform lässt sich in gängige Machine-Learning-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch integrieren, wodurch sich beschriftete Daten einfach direkt für das Modelltraining exportieren lassen. Roboflow bietet je nach Umfang des Datensatzes sowohl kostenlose als auch kostenpflichtige Tarife an.
Hauptmerkmale:
- Unterstützung für Begrenzungsrahmen, Polygone und Segmentierungsmasken
- KI-gestützte Annotationstools zur Beschleunigung des Prozesses
- Datensatzverwaltung und Versionskontrolle
- Integration mit gängigen Machine-Learning-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch
- Kostenlose und kostenpflichtige Pläne für unterschiedliche Benutzeranforderungen
Geeignet für:
- Objekterkennung, Bildklassifizierung und Segmentierungsaufgaben
- Teams, die KI-gestützte Anmerkungstools benötigen
- Benutzer, die mit TensorFlow und PyTorch arbeiten
- Verwaltung und Annotation von kleinen bis großen Datensätzen
Kontakt- und Social-Media-Informationen:
- Website: roboflow.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/roboflow-ai
- Twitter: x.com/roboflow
13. Etikettenbox
Labelbox ist eine Plattform, die Tools zur Bildannotation bereitstellt und sich auf die Verbesserung der Geschwindigkeit und Genauigkeit von Beschriftungsaufgaben für Machine-Learning-Projekte konzentriert. Sie unterstützt Aufgaben wie Objekterkennung, Segmentierung und Bildklassifizierung. Die Plattform bietet sowohl manuelle als auch KI-gestützte Tools, die Nutzern helfen, Daten effizient zu annotieren.
Labelbox bietet eine Reihe von Funktionen zur Optimierung des Annotations-Workflows, darunter Echtzeit-Zusammenarbeit, Fortschrittsverfolgung und Qualitätskontrolle. Die Plattform lässt sich außerdem in Machine-Learning-Frameworks integrieren, sodass Nutzer ihre beschrifteten Daten für Trainingsmodelle einfach exportieren können. Die Plattform ist skalierbar und wird von Teams genutzt, die sowohl an kleinen als auch an großen Annotationsprojekten arbeiten.
Hauptmerkmale:
- Manuelle und KI-gestützte Bildannotationstools
- Echtzeit-Zusammenarbeit für teambasierte Projekte
- Funktionen zur Fortschrittsverfolgung und Qualitätskontrolle
- Integration mit Systemen für maschinelles Lernen für einfachen Datenexport
- Skalierbar für Projekte jeder Größe
Geeignet für:
- Teams, die an der Objekterkennung und Bildklassifizierung arbeiten
- Benutzer, die sowohl manuelle als auch KI-gestützte Anmerkungstools benötigen
- Projekte, die eine Zusammenarbeit in Echtzeit erfordern
- Teams, die Machine-Learning-Frameworks für das Modelltraining integrieren
Kontakt- und Social-Media-Informationen:
- Website: labelbox.com
14. Rechteckbezeichnung
RectLabel ist ein Bildannotationstool für maschinelles Lernen, das Bildklassifizierung, Objekterkennung und Segmentierung unterstützt. Es bietet eine einfache Benutzeroberfläche zum Annotieren von Bildern, einschließlich Tools wie Begrenzungsrahmen, Polygonen und Schlüsselpunkten. RectLabel ist benutzerfreundlich gestaltet und ermöglicht schnelle Annotationen für verschiedene Computer Vision-Aufgaben.
Das Tool lässt sich in Machine-Learning-Modelle integrieren und erleichtert Nutzern den direkten Export annotierter Bilder für das Training. RectLabel ist besonders nützlich für Teams, die mit kleineren Datensätzen arbeiten oder ein einfaches, benutzerfreundliches Annotationstool suchen. Die Plattform bietet je nach Umfang des Annotationsprojekts sowohl kostenlose als auch kostenpflichtige Optionen.
Hauptmerkmale:
- Unterstützung für Begrenzungsrahmen, Polygone und Schlüsselpunkte
- Integration mit Machine-Learning-Frameworks für einfachen Datenexport
- Leichte und benutzerfreundliche Oberfläche
- Kostenlose und kostenpflichtige Optionen für unterschiedliche Projektanforderungen
- Geeignet für kleinere Annotationsaufgaben
Geeignet für:
- Teams, die an der Objekterkennung und -segmentierung arbeiten
- Benutzer, die ein einfaches, leichtes Anmerkungstool benötigen
- Kleine bis mittelgroße Machine-Learning-Projekte
- Teams, die Anmerkungen in Modelle des maschinellen Lernens integrieren
Kontakt- und Social-Media-Informationen:
- Website: rectlabel.com
Schlussfolgerung
Die in diesem Artikel erwähnten Annotationstools sind für verschiedene Bildannotationsaufgaben konzipiert, von der Objekterkennung und -segmentierung bis hin zur Klassifizierung. Sie bieten Funktionen wie KI-gestütztes Labeling, Echtzeit-Zusammenarbeit und die Integration in Machine-Learning-Workflows und stellen so sicher, dass Teams Daten für Machine-Learning-Projekte effizient beschriften können. Ob Sie an einem kleinen Projekt oder einem großen Datensatz arbeiten, diese Tools bieten Lösungen für eine Reihe von Anforderungen im Bereich Computer Vision und Machine Learning.