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: info@flypix.ai
- 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:
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: vgg-webmasters@robots.ox.ac.takethisout.uk
- 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
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.