Si te estás adentrando en el aprendizaje automático o la IA, te darás cuenta rápidamente de que el etiquetado de datos es un paso crucial. Las herramientas de anotación te ayudan a etiquetar tus imágenes, vídeos y otros conjuntos de datos, preparándolos para el entrenamiento de tus modelos. Si bien muchas herramientas de anotación tienen un precio elevado, existen excelentes opciones gratuitas. Estas herramientas gratuitas te ayudan a realizar el trabajo sin gastar una fortuna, ya sea que trabajes en un proyecto pequeño o necesites una solución escalable. Analicemos las mejores herramientas de anotación gratuitas disponibles y cómo pueden ayudarte a optimizar tu proceso de etiquetado de datos.
1. FlyPix IA
En FlyPix AI, nos especializamos en análisis geoespacial mediante el uso de inteligencia artificial para convertir imágenes satelitales y aéreas en información útil. La plataforma está diseñada para ayudarnos a detectar objetos, monitorear cambios e identificar anomalías, lo cual es crucial para sectores como la agricultura, la planificación urbana y la monitorización ambiental. Si bien FlyPix AI es una plataforma de pago, ofrece valiosas funciones que pueden ser útiles como herramientas de anotación gratuitas para proyectos pequeños o equipos que se inician en el uso de datos geoespaciales.
Valoramos FlyPix AI por su plataforma sin código, que nos permite crear y entrenar fácilmente modelos de IA personalizados. Las herramientas de anotación interactivas nos ayudan a anotar imágenes y entrenar modelos sin necesidad de conocimientos de programación, lo que la convierte en una herramienta accesible tanto para usuarios técnicos como para quienes no lo son. Además, el análisis en tiempo real y la generación de mapas de calor de FlyPix AI nos permiten monitorizar los cambios a lo largo del tiempo, proporcionando información clara y práctica.
Precios
Inicio
Almacenamiento
10 GB
50 créditos
~1 Gigapíxel
- Características incluidas:
- Acceso al panel de análisis
- Exportar capas vectoriales
- Soporte por correo electrónico dentro de los 5 días hábiles
Estándar
Almacenamiento
120 GB
500 + 100 créditos
~Hasta 12 gigapíxeles
- Características incluidas:
- Acceso a datos multiespectrales
- Capacidades para compartir mapas
- Soporte por correo electrónico dentro de 2 días hábiles
Pro
Almacenamiento
600 GB
2000 + 1000 créditos
~Hasta 60 gigapíxeles
- Características incluidas:
- Acceso a la API
- Gestión de equipos
- Correo electrónico y chat con tiempo de respuesta de 1 hora
Empresa
Almacenamiento
Sin límites
Sin límites
Asientos de usuario:
Sin límites
- Características incluidas:
- Acceso a la API
- Gestión de equipos
- Correo electrónico y chat con tiempo de respuesta de 1 hora
Características principales:
- Plataforma sin código para anotación de imágenes y entrenamiento de modelos
- Admite tipos de datos satelitales, de drones y LiDAR.
- Herramientas interactivas para anotar objetos y realizar seguimiento de cambios
- Análisis en tiempo real con generación de mapas de calor
- Soporte de nivel empresarial para proyectos a gran escala
Servicios:
- Detección y localización de objetos geoespaciales
- Detección y seguimiento de cambios o anomalías en imágenes
- Desarrollo de modelos de IA personalizados para las necesidades únicas de su proyecto
- Integración con sistemas GIS para un flujo de trabajo más fluido
- Visualización de patrones de datos con mapas de calor
Ideal para:
- Equipos que trabajan con imágenes satelitales, de drones o LiDAR
- Proyectos en agricultura, planificación urbana y vigilancia ambiental
- Usuarios que buscan una herramienta sin código para anotar y entrenar modelos rápidamente
- Cualquier persona que necesite seguimiento de cambios en tiempo real y representación visual de datos.
Información de contacto y redes sociales:
- Sitio web: flypix.ai
- Dirección: Robert-Bosch-Str. 7, 64293 Darmstadt, Alemania
- Phone: +49 6151 7076949
- Correo electrónico: [email protected]
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/flypix-ai
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| Herramienta | Category | Características principales | Público objetivo | Unique Differentiator | Integraciones |
|---|---|---|---|---|---|
| FlyPix AI | Geospatial AI annotation and analysis | No-code custom model training; satellite, aerial, drone, multispectral, hyperspectral, SAR, and LiDAR data; object detection and segmentation; change detection; georeferenced measurements and vector export | Surveyors, GIS teams, agriculture, construction, mining, infrastructure, energy, government, and environmental teams | Combines annotation with no-code AI model training and geospatial analysis across multiple sensor types in one workflow | GIS and CAD export; API |
| CVAT | Computer vision image and video annotation | Bounding boxes, polygons, masks, keypoints and tracks; image and video annotation; automated annotation; quality control and analytics; AI-assisted annotation | Computer vision teams, ML engineers, researchers, and organizations managing image/video datasets | Open-source annotation environment combining manual labeling, AI-assisted annotation, APIs, and self-hosted deployment | Hugging Face; Roboflow; FiftyOne; Human Protocol; AWS |
| Label Studio | Multimodal data labeling and evaluation | Image, video, text, audio, time-series and multimodal annotation; customizable labeling interfaces; AI-assisted labeling; evaluation workflows; cloud and self-hosted deployment | ML teams, data scientists, AI researchers, and organizations labeling heterogeneous datasets | Supports many data modalities through configurable labeling interfaces and an integration ecosystem | Databricks; AWS S3; Google Cloud Storage; Azure Blob Storage; Anthropic; Azure OpenAI; Cohere; Gemini; Hugging Face; TensorFlow; Amazon SageMaker; Kubernetes; PostgreSQL; Redis |
| LabelMe | Open-source image and video annotation | Polygon, rectangle, circle, line and point annotation; image classification flags; video annotation; GUI customization; VOC and COCO export | Researchers, developers, and computer vision teams creating image datasets | Python-based graphical annotation application with multiple annotation primitives and direct dataset export | COCO; Pascal VOC; Python; Qt |
| Scalabel | Open-source computer vision annotation | Bounding boxes; semantic and instance segmentation; video tracking; browser-based annotation; Docker deployment; annotation for driving datasets | Autonomous-driving researchers, computer vision teams, and developers working with video datasets | Designed for scalable annotation of driving datasets with simultaneous spatial and temporal labeling | Docker; COCO-style dataset workflows |
| VGG Image Annotator (VIA) | Lightweight browser-based image, audio and video annotation | Spatial region annotation; temporal audio/video segments; image, video, audio and subtitle annotation; CSV/JSON/COCO import and export; shared projects | Researchers, academics, developers, and small annotation projects | Runs as a standalone browser application without installation and can operate offline as a self-contained HTML application | COCO; CSV; JSON |
| MONAI Label | AI-assisted medical image annotation | Interactive and automated segmentation; active learning; radiology and pathology applications; custom model bundles; server-based labeling applications | Medical imaging researchers, clinicians, radiologists, pathologists, and healthcare AI developers | Built specifically around medical imaging and continuous learning from annotator interactions | MONAI; 3D Slicer; OHIF; DICOM workflows; CVAT |
| Notación | Online image and screenshot annotation | Arrows, lines, rectangles, ellipses, highlights, freehand drawing, blur, spot, zoom, pins and labels; screenshot capture; image cropping; multi-slide projects | Individuals, agencies, designers, developers, educators, and teams communicating visual feedback | Browser-based annotation with no-sign-up use and an offline mode for local annotation and export | Google Drive; OneDrive; Dropbox; Box; Amazon S3; Facebook; X/Twitter |
| Supervisely | Computer vision data management and annotation | Image, video, medical and 3D annotation; segmentation, polygons, keypoints and tracking; AI-assisted labeling; dataset management; collaboration and review | Computer vision teams, research groups, enterprises, and organizations managing large datasets | Combines annotation, dataset management, AI model development, and customizable applications with cloud or self-hosted deployment | AWS S3; Google Cloud Storage; Azure Blob Storage; Kubernetes; LDAP; Microsoft Active Directory; OAuth2 |
| Latitude | LLM and AI-agent evaluation annotation | Human feedback; production traces; issue tracking; evaluation datasets; automated evaluations; agent observability; regression monitoring | AI engineering teams, LLM developers, ML engineers, and teams evaluating AI agents | Connects production observability and human feedback with continuously running LLM evaluations | OpenAI; Anthropic; Azure; Google AI; Amazon Bedrock; Cohere; Together AI; Vertex AI; Gemini; Groq; Mistral AI; Ollama; LiteLLM; Replicate; AWS SageMaker; Hugging Face Transformers; IBM watsonx.ai |
| Roboflow | Computer vision dataset annotation and model development | Browser-based annotation; AI-assisted labeling; dataset management; annotation review; model training; hosted and edge inference | Computer vision developers, ML teams, robotics teams, enterprises, and researchers | Connects annotation directly with computer vision training, deployment, and edge inference workflows | AWS S3; Hugging Face; Google Cloud Vision; Azure Vision; Supervisely; CVAT; VoTT; LabelMe; Labelbox; SageMaker; Zapier; Kubernetes; NVIDIA Jetson; Luxonis OAK; Google Colab |
| Doccano | Open-source text annotation | Text classification; sequence labeling; sequence-to-sequence annotation; collaborative annotation; multilingual support; REST API | NLP researchers, ML practitioners, and teams creating text datasets | Lightweight open-source platform focused on human text annotation with self-hosted deployment | REST API; PostgreSQL; Docker; Docker Compose |
| LightTag | Text and NLP annotation | Span annotation; text classification; phrase-based and dependency-based relations; annotator management; review workflows; CoNLL-U annotation tools | NLP researchers, data science teams, and organizations managing annotation teams | Designed around managing the NLP annotation workflow, including annotation, review, and consistency processes | CoNLL-U; Universal Dependencies |
| tagtog | Text and document annotation | Entity annotation; relations; document labels; overlapping annotations; PDF annotation; collaborative review; model-assisted annotation | NLP teams, researchers, subject-matter experts, and organizations building text datasets | Combines manual annotation with model-generated predictions and iterative correction for AI training | REST API; JSON; custom ML models; dictionaries |
| QSL | Jupyter-based multimodal labeling | Image and video bounding boxes; polygons and segmentation masks; video segments; point and range time-series labels; keyboard shortcuts; JSON export | Researchers, data scientists, and developers working inside Jupyter or code-driven workflows | Operates as a Jupyter widget or CLI rather than a standalone annotation platform | Jupyter; AWS S3; Google Colab; JSON |
| ELAN | Time-aligned audio and video annotation | Tier-based annotation; time-aligned transcription; audio/video synchronization; structured search; annotation merging; EAF files; remote EAF files | Linguists, speech researchers, behavioral researchers, and academic teams analyzing audiovisual data | Uses tier-based temporal annotation to represent multiple synchronized layers of linguistic or behavioral information | EAF; CSV; tab-delimited export; REFI project files; remote URLs |
| Yedda | Visual data annotation and AI-assisted video analysis | Image and video annotation; visual action measurement; CCTV analysis; human-AI collaboration; real-time operational dashboards | Retail, logistics, QSR, manufacturing, consulting, and AI teams using visual data | Connects to existing CCTV systems to measure visual actions and operational metrics without requiring additional camera hardware | Existing CCTV camera systems; Yedda dashboard; Yedda mobile app |
| Diffgram | Open-source multimodal training-data platform | Image, video, 3D, text, audio and geospatial annotation; model-assisted labeling; automated workflows; QA and review; dataset management; API and SDK | ML teams, data engineers, enterprises, AI experts, data scientists, annotators, and subject-matter experts | Combines annotation, AI datastore, workflow automation, dataset management, and application integration in one platform | AWS; Google Cloud; Azure; MinIO; PostgreSQL; TensorFlow; PyTorch; Amazon SageMaker; Hugging Face; REST API; Python SDK; OAuth 2.0/OIDC; webhooks |
2. CVAT
CVAT (Computer Vision Annotation Tool) es una plataforma de código abierto diseñada para anotar imágenes y vídeos, principalmente para tareas de visión artificial. Es una opción popular entre los equipos que trabajan en proyectos de aprendizaje automático e IA que requieren detección, segmentación y seguimiento de objetos. La plataforma admite varios formatos de anotación y ofrece una interfaz intuitiva, lo que la convierte en una herramienta ideal para quienes buscan etiquetar grandes conjuntos de datos de forma eficiente.
CVAT destaca por su enfoque en la flexibilidad y la colaboración. Los equipos pueden colaborar fácilmente en proyectos de anotación, y la plataforma se integra a la perfección con los flujos de trabajo de aprendizaje automático, lo que permite a los usuarios exportar datos anotados para su posterior procesamiento. Tanto si trabaja en un proyecto de investigación como si necesita etiquetar datos para aplicaciones comerciales, CVAT proporciona las herramientas necesarias para gestionar tareas de anotación complejas.
Características principales:
- De código abierto y personalizable
- Admite detección, segmentación y seguimiento de objetos.
- Colaboración en tiempo real para anotaciones en equipo
- Integración con pipelines de aprendizaje automático
- Funciona con varios formatos de imagen y vídeo.
Ideal para:
- Equipos de inteligencia artificial y aprendizaje automático que necesitan un etiquetado de datos preciso
- Proyectos de anotación a gran escala que requieren colaboración en equipo
- Empresas que buscan una herramienta gratuita y de código abierto
- Equipos de investigación centrados en tareas de visión artificial
Información de contacto y redes sociales:
- Sitio web: www.cvat.ai
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/cvat-ai
- Facebook: www.facebook.com/cvat.corp
3. Label Studio
Label Studio es una herramienta de código abierto que ofrece etiquetado flexible de datos para imágenes, texto, audio y vídeo. Es una excelente opción para proyectos de aprendizaje automático donde se necesitan anotar diversos tipos de datos, tanto estructurados como no estructurados. Label Studio está diseñado para ser intuitivo y, al mismo tiempo, ofrece gran capacidad de personalización, lo que lo convierte en una excelente opción para equipos con necesidades de anotación específicas.
Esta herramienta admite una amplia gama de tipos y formatos de datos, lo que permite a los equipos anotar datos para proyectos que involucran visión artificial, procesamiento del lenguaje natural y otras tareas relacionadas con la IA. Su código abierto la hace rentable y personalizable, lo que permite a los usuarios adaptarla a las necesidades específicas de su proyecto sin necesidad de un presupuesto elevado.
Características principales:
- De código abierto y altamente personalizable
- Admite anotaciones de imágenes, vídeos, texto y audio.
- Colaboración en tiempo real para el trabajo en equipo
- Integración perfecta con flujos de trabajo de aprendizaje automático
- Interfaz fácil de usar para un etiquetado de datos eficiente
Ideal para:
- Equipos que necesitan etiquetar diversos tipos de datos para el aprendizaje automático
- Empresas que buscan una herramienta gratuita y de código abierto con opciones de personalización
- Proyectos que involucran visión artificial, PNL e IA
- Equipos que trabajan en tareas de etiquetado de datos que requieren colaboración en tiempo real
Información de contacto y redes sociales:
- Sitio web: labelstud.io
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/heartex
- Twitter: x.com/labelstudiohq
4. LabelMe
LabelMe es una herramienta sencilla y de código abierto para anotar imágenes. Resulta especialmente útil para equipos que necesitan etiquetar datos rápidamente para tareas de aprendizaje automático, como la detección y segmentación de objetos. LabelMe admite diversos formatos de anotación, como cuadros delimitadores y polígonos, lo que la hace lo suficientemente flexible para diferentes tipos de proyectos.
Aunque es una herramienta relativamente básica, la simplicidad y accesibilidad de LabelMe la convierten en la opción ideal para proyectos pequeños o investigadores con presupuesto limitado. Es de código abierto, lo que significa que cualquiera puede usarla gratuitamente, y es fácil de usar, lo que la convierte en una solución práctica para equipos que no necesitan la complejidad de herramientas de anotación más complejas.
Características principales:
- De código abierto y de uso gratuito
- Admite cuadros delimitadores, polígonos y otras anotaciones.
- Interfaz sencilla para el etiquetado rápido de imágenes
- Ideal para tareas de detección y segmentación de objetos.
- Personalizable para necesidades de anotación específicas
Ideal para:
- Proyectos de anotación de imágenes a pequeña escala
- Investigadores o equipos con un presupuesto limitado que necesitan una solución rápida
- Proyectos que involucran detección y segmentación de objetos
- Usuarios que buscan una herramienta de anotación gratuita y de código abierto
Información de contacto y redes sociales:
- Sitio web: etiquetame.io
- Correo electrónico: [email protected]
- Twitter: x.com/labelmeai
5. Scalabel
Scalabel es una herramienta flexible y de código abierto para la anotación de imágenes, diseñada para proyectos a gran escala. Admite diversos tipos de anotación, como cuadros delimitadores, puntos clave y segmentación, y es ideal para tareas de aprendizaje automático que requieren etiquetas precisas y de alta calidad. Scalabel está diseñado para escalar, por lo que funciona bien con conjuntos de datos pequeños y grandes.
Una de las características que distingue a Scalabel son sus capacidades de colaboración, que permiten a los equipos trabajar juntos en tareas de anotación en tiempo real. Tanto si trabaja con un equipo pequeño como si necesita una herramienta que pueda gestionar conjuntos de datos de nivel empresarial, Scalabel ofrece una solución fiable para un etiquetado de datos eficiente.
Características principales:
- De código abierto y escalable para grandes conjuntos de datos
- Admite cuadros delimitadores, puntos clave y segmentación.
- Colaboración en tiempo real para anotaciones en equipo
- Personalizable para requisitos específicos del proyecto
- Se integra con flujos de trabajo de aprendizaje automático
Ideal para:
- Equipos que trabajan con conjuntos de datos grandes y complejos
- Proyectos que requieren anotación de imágenes de alta calidad
- Equipos de aprendizaje automático centrados en la detección y segmentación de objetos
- Proyectos colaborativos que necesitan funciones de anotación basadas en equipos
Información de contacto y redes sociales:
- Sitio web: www.scalabel.ai
6. Anotador de imágenes VGG (VIA)
VGG Image Annotator (VIA) es una herramienta sencilla de código abierto desarrollada por el Grupo de Geometría Visual de la Universidad de Oxford. Está diseñada para etiquetar imágenes y vídeos, lo que la convierte en una opción ideal para equipos que trabajan en tareas de aprendizaje automático e IA, como la detección y segmentación de objetos. VIA se ejecuta directamente en el navegador, por lo que no requiere instalación, lo que facilita enormemente su acceso y uso inmediato.
Lo que distingue a VIA es su simplicidad y accesibilidad. No está sobrecargado de funciones innecesarias, lo que lo hace perfecto para proyectos pequeños o equipos que simplemente necesitan una herramienta sencilla para la anotación. Si bien puede carecer de las funciones avanzadas de otras herramientas, ofrece las funcionalidades esenciales para un etiquetado rápido y eficiente, especialmente para investigadores y desarrolladores que necesitan una herramienta sencilla.
Características principales:
- Código abierto y basado en navegador
- Admite tareas de detección y segmentación de objetos.
- Interfaz sencilla y fácil de usar
- No requiere instalación
- Ideal para proyectos de anotación a pequeña escala.
Ideal para:
- Proyectos de anotación de imágenes a pequeña escala
- Investigadores o desarrolladores que necesitan una herramienta sencilla y accesible
- Equipos que buscan una solución gratuita y de código abierto
- Usuarios que prefieren una herramienta basada en navegador sin instalación
Información de contacto y redes sociales:
- Sitio web: www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/via
- Correo electrónico: [email protected]
- Twitter: x.com/Oxford_VGG
7. Etiqueta MONAI
MONAI Label es una herramienta de anotación de imágenes de código abierto diseñada para tareas de imágenes médicas. Forma parte del marco MONAI, que se centra en la IA aplicada a la salud. Esta herramienta ayuda a investigadores y equipos de atención médica a anotar imágenes médicas para proyectos como segmentación, clasificación y detección. MONAI Label se integra a la perfección con el software de imágenes médicas, lo que la hace especialmente útil para equipos que trabajan en el ámbito de la salud o la investigación médica.
La fortaleza de MONAI Label reside en su enfoque en la atención médica. La plataforma está diseñada específicamente para la anotación de imágenes médicas, lo que permite a los profesionales anotar exploraciones médicas o imágenes radiológicas con facilidad. Gracias a su código abierto, MONAI Label ofrece una solución flexible y rentable para equipos que necesitan un etiquetado preciso para modelos de IA médica.
Características principales:
- Herramienta de código abierto específica para la anotación de imágenes médicas
- Admite tareas de segmentación, clasificación y detección.
- Se integra con el popular software de imágenes médicas.
- Centrado en aplicaciones de investigación médica y de atención médica.
- Personalizable para casos de uso médico específicos
Ideal para:
- Equipos de atención médica e investigación médica que trabajan con imágenes médicas
- Proyectos que requieren una anotación precisa de imágenes médicas
- Equipos que necesitan una herramienta de anotación personalizable y de código abierto para el sector sanitario. Organizaciones que integran la anotación en sus flujos de trabajo de imágenes médicas.
Información de contacto y redes sociales:
- Sitio web: monai.io
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/projectmonai
- Twitter: x.com/ProjectMONAI
8. Annotely
Annotely es un software de anotación de imágenes que permite a los equipos etiquetar imágenes para proyectos de aprendizaje automático e IA. Ofrece una interfaz sencilla e intuitiva para tareas como la detección de objetos y la segmentación de imágenes. Annotely destaca por su sencillez, lo que facilita a los usuarios comenzar a anotar imágenes directamente sin tener que lidiar con configuraciones complejas ni curvas de aprendizaje complejas.
Esta herramienta es especialmente adecuada para proyectos pequeños y medianos, y es una excelente opción para empresas o particulares que necesitan una solución fiable y gratuita para el etiquetado de datos. Annotely proporciona todas las funciones básicas necesarias para la anotación de imágenes, y su flexibilidad la hace adaptable a diferentes tipos de aplicaciones de IA y aprendizaje automático.
Características principales:
- Interfaz de usuario sencilla e intuitiva
- Admite anotación de cuadros delimitadores y polígonos.
- Ideal para tareas de detección y segmentación de objetos.
- Personalizable para diferentes necesidades de anotación.
- Gratuito y accesible para proyectos de pequeña y mediana escala.
Ideal para:
- Equipos pequeños y medianos que necesitan una herramienta de anotación rápida y sencilla
- Proyectos que involucran detección y segmentación de objetos
- Usuarios que desean una herramienta accesible y gratuita para etiquetar imágenes
- Empresas que necesitan un software de anotación de imágenes confiable
Información de contacto y redes sociales:
- Sitio web: annotely.com
- Twitter: x.com/@annotely
9. Supervisar
Supervisely se utiliza como un espacio de trabajo donde la anotación se complementa con la organización de datos y la experimentación de modelos. Cuando se utiliza como herramienta de anotación gratuita, suele ser a través de su versión de prueba o del uso comunitario, principalmente para etiquetar imágenes, vídeos, exploraciones médicas o datos 3D. La interfaz de anotación es flexible y admite tareas de etiquetado tanto sencillas como más detalladas sin imponer un flujo de trabajo rígido.
La anotación no se considera un paso único. Las etiquetas se pueden revisar, ajustar y reutilizar a medida que evolucionan los conjuntos de datos. Para proyectos pequeños o trabajos de investigación, el acceso gratuito suele ser suficiente para explorar tipos de anotación avanzados y comprender cómo se podrían estructurar posteriormente las secuencias de comandos más grandes.
Puntos clave:
- Soporte para imágenes, vídeos, anotaciones médicas y 3D
- Herramientas para cuadros, polígonos, puntos clave, seguimiento y segmentación
- Etiquetado opcional asistido por IA para tareas repetitivas
- Interfaz basada en navegador con opciones alojadas en la nube o en servidores propios
- Colaboración y revisión a nivel de proyecto
Para quién es mejor:
- Equipos que prueban configuraciones de anotación complejas
- Proyectos de investigación con tipos de datos no estándar
- Usuarios que combinan la anotación con la organización del conjunto de datos
- Trabajo a pequeña escala que requiere flexibilidad en lugar de simplicidad.
Información de contacto y redes sociales:
- Sitio web: supervisely.com
- Correo electrónico: [email protected]
- Facebook: x.com/@supervisely_ai
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/10456352
10. Latitud
Latitude se utiliza para anotar resultados de texto de modelos de lenguaje extensos, en lugar de datos visuales. El acceso libre se suele usar para añadir retroalimentación humana a las respuestas del modelo, conversaciones o fragmentos de texto específicos. En lugar de crear conjuntos de datos estáticos, la anotación ayuda a los equipos a comprender cómo se comportan los modelos en la práctica.
La herramienta se integra en flujos de trabajo donde la evaluación y la iteración son más importantes que el etiquetado de volúmenes. La retroalimentación se puede aplicar directamente a los resultados generados, lo que facilita la detección de patrones, fallos o inconsistencias. En proyectos LLM en fase inicial, este tipo de anotación suele sustituir a las herramientas internas personalizadas.
Puntos clave:
- Anotación de textos y salidas de conversación
- Retroalimentación a nivel de respuesta y de alcance
- Centrarse en el juicio humano en lugar del etiquetado masivo
- Funciona junto con los canales LLM existentes
- Acceso libre apto para experimentación
Para quién es mejor:
- Equipos que construyen o prueban sistemas basados en LLM
- Proyectos que necesitan retroalimentación humana estructurada
- Flujos de trabajo de evaluación e iteración rápidos
- Grupos pequeños sin herramientas de evaluación personalizadas
Información de contacto y redes sociales:
- Sitio web: latitude.so
11. Roboflow
Roboflow se utiliza comúnmente como punto de partida para la anotación de imágenes en proyectos de visión artificial. Gracias a su versión gratuita, los usuarios pueden etiquetar imágenes directamente en el navegador utilizando herramientas conocidas como cuadros y polígonos. La configuración es sencilla, lo que facilita el trabajo de anotación para quienes se inician en este ámbito.
Además de etiquetar, los conjuntos de datos se pueden organizar, revisar y procesar fácilmente en el mismo lugar. Si bien los equipos más grandes suelen optar por planes de pago, la opción gratuita es suficiente para aprender, crear prototipos y crear conjuntos de datos iniciales sin necesidad de instalar software local.
Puntos clave:
- Anotación de imágenes basada en navegador
- Cuadros delimitadores, polígonos, puntos clave y clasificación
- Etiquetado opcional asistido por IA
- Herramientas de organización y revisión de conjuntos de datos
- Funciones de colaboración sencillas
Para quién es mejor:
- Principiantes que aprenden anotación de visión artificial
- Estudiantes y proyectos en etapa inicial
- Equipos pequeños que etiquetan conjuntos de datos de imágenes
- Usuarios que desean una configuración rápida y una sobrecarga mínima
Información de contacto y redes sociales:
- Sitio web: roboflow.com
- Twitter: x.com/roboflow
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/roboflow-ai
12. Doccano
Doccano es una herramienta de código abierto enfocada en tareas de anotación de texto, como clasificación, etiquetado de secuencias y reconocimiento de entidades con nombre. Suele estar alojada en servidores propios, lo que brinda a los equipos control total sobre los datos y las reglas de anotación. Al ser gratuita y de código abierto, se suele elegir para proyectos de PLN a largo plazo con requisitos específicos.
La interfaz es práctica y enfocada en las tareas. Los anotadores trabajan con elementos de texto, aplican etiquetas y exportan resultados en formatos comunes. Si bien la configuración requiere cierto esfuerzo técnico, la ventaja es la flexibilidad y la ausencia de límites de uso una vez en ejecución.
Puntos clave:
- Totalmente de código abierto y gratuito
- Soporte para clasificación de texto y etiquetado de secuencias
- Interfaz de anotación basada en web
- Exportar a formatos NLP estándar
- Autoalojado para control de datos
Para quién es mejor:
- Equipos de PNL que trabajan con conjuntos de datos de texto
- Grupos de investigación que necesitan herramientas de código abierto
- Organizaciones con requisitos estrictos de datos
- Proyectos que necesitan esquemas de anotación personalizados
Información de contacto y redes sociales:
- Sitio web: github.com/doccano/doccano
- Facebook: www.facebook.com/GitHub
- Twitter: x.com/github
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/github
13. Etiqueta de luz
LightTag se utiliza para la anotación de texto en flujos de trabajo de PLN donde la velocidad y la consistencia son cruciales. Se utiliza a menudo en entornos de investigación y aplicaciones como una forma práctica de etiquetar texto, manteniendo la anotación vinculada a tareas posteriores. El acceso libre o de bajo perfil se utiliza generalmente para experimentación, docencia o proyectos más pequeños.
La anotación se centra en etiquetar fragmentos de texto y gestionar ciclos de revisión, en lugar de etiquetar en bloque. El diseño fomenta la colaboración entre anotadores y revisores, lo que ayuda a mantener la coherencia entre los conjuntos de datos a medida que crecen o cambian.
Puntos clave:
- Anotación de texto basada en lapsos
- Diseñado en torno a flujos de trabajo de PNL
- Soporte de revisión y consistencia
- Configuración ligera para proyectos pequeños
- De uso común en contextos de investigación.
Para quién es mejor:
- Investigadores y estudiantes de PNL
- Tareas de reconocimiento y etiquetado de entidades nombradas
- Equipos que valoran la consistencia por encima de la escala
- Anotación de texto vinculada al desarrollo del modelo
Información de contacto y redes sociales:
- Sitio web: aclanthology.org
14. tagtog
Tagtog se utiliza para la anotación de texto cuando el objetivo es crear conjuntos de datos de PLN estructurados sin complicarse con decisiones de configuración o herramientas. Admite el etiquetado manual de entidades, relaciones y etiquetas a nivel de documento, y también puede gestionar archivos PDF nativos, algo poco común entre las herramientas de anotación gratuitas. Su uso gratuito suele ser suficiente para equipos pequeños, trabajos de investigación o la creación inicial de conjuntos de datos.
El editor de anotaciones está diseñado para facilitar la lectura, no para interfaces con formularios complejos. Varios anotadores pueden trabajar en los mismos documentos, comparar versiones y resolver diferencias mediante revisión y arbitraje. Si bien se pueden añadir sugerencias automáticas posteriormente, la anotación funciona bien incluso con un proceso completamente manual.
Puntos clave:
- Anotaciones de texto y PDF en el navegador
- Etiquetas de entidad, relación y nivel de documento
- Admite anotaciones superpuestas y normalizadas
- Flujos de trabajo multiusuario con revisión y adjudicación
- Basado en la nube con opción local
Para quién es mejor:
- Proyectos de PNL centrados en texto o documentos
- Equipos que involucran a expertos en la materia
- Tareas de anotación que requieren revisión y verificación de acuerdos
- Proyectos que combinan etiquetado manual y asistido
Información de contacto y redes sociales:
- Sitio web: docs.tagtog.com
15. QSL
QSL es una herramienta de etiquetado ligera y de código abierto que se ejecuta en entornos Jupyter. Se utiliza a menudo cuando es necesario que la anotación se mantenga cerca del código, los experimentos o los cuadernos. La herramienta admite imágenes, vídeos e incluso datos de series temporales, lo que la hace útil para flujos de trabajo con gran carga de investigación.
En lugar de una plataforma web completa, QSL funciona como un widget o una herramienta de línea de comandos. Las etiquetas se guardan directamente en archivos, lo que simplifica y hace transparente el proceso. Al estar en constante evolución, se adapta mejor a entornos donde la flexibilidad y el control directo son más importantes que la precisión.
Puntos clave:
- De código abierto y gratuito
- Se ejecuta como un widget de Jupyter o CLI
- Admite etiquetado de imágenes, vídeos y series de tiempo.
- Cuadros delimitadores, polígonos, máscaras y rangos
- Carga de medios local o basada en la nube
Para quién es mejor:
- Investigadores que trabajan en cuadernos Jupyter
- Pequeños experimentos y flujos de trabajo personalizados
- Anotación de series temporales o datos mixtos
- Usuarios cómodos con herramientas basadas en código
Información de contacto y redes sociales:
- Sitio web: github.com/faustomorales/qsl
- Facebook: www.facebook.com/GitHub
- Twitter: x.com/github
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/github
16. ÉLAN
ELAN es una herramienta de anotación de escritorio ampliamente utilizada en lingüística e investigación del comportamiento. Se centra en alinear las anotaciones con las líneas de tiempo de audio y video, lo que la hace ideal para el análisis de voz, gestos e interacción. El software se puede descargar gratuitamente y se ejecuta localmente en los principales sistemas operativos.
Las anotaciones en ELAN se organizan en niveles alineados en el tiempo, lo que permite un etiquetado detallado y por capas. Si bien la interfaz es más técnica que la de las herramientas web, ofrece un control sólido sobre la estructura temporal y se utiliza comúnmente en entornos académicos.
Puntos clave:
- Aplicación de escritorio gratuita
- Anotación de audio y vídeo con líneas de tiempo
- Estructura de anotación basada en niveles
- Admite relaciones temporales complejas
- Funciona sin conexión en máquinas locales
Para quién es mejor:
- Investigación lingüística y del habla
- Análisis multimodal de audio y vídeo
- entornos académicos y de investigación
- Proyectos que necesitan una alineación temporal precisa
Información de contacto y redes sociales:
- Sitio web: archive.mpi.nl
- Dirección: The Language Archive, Instituto Max Planck de Psicolingüística, Wundtlaan 1, 6525XD Nijmegen, Países Bajos
17. Yedda
Yedda se asocia con la anotación visual de datos para imágenes y vídeos, generalmente en contextos prácticos y operativos. Si bien gran parte de su trabajo se centra en servicios gestionados, también se utilizan herramientas de anotación internamente para respaldar los flujos de trabajo de etiquetado. El uso gratuito es más limitado y suele aplicarse a pequeñas pruebas o trabajos exploratorios.
La anotación se centra en acciones y eventos visuales, más que en la experimentación con conjuntos de datos. Por ello, se usa con menos frecuencia como herramienta gratuita independiente y aparece con mayor frecuencia en proyectos donde la anotación se integra directamente en sistemas de IA aplicados.
Puntos clave:
- Soporte para anotaciones de imágenes y vídeos
- Centrarse en escenarios visuales del mundo real
- Flujos de trabajo de anotación colaborativa
- Se utiliza junto con proyectos de IA aplicada
- Acceso gratuito limitado para uso a pequeña escala
Para quién es mejor:
- Equipos que exploran flujos de trabajo de anotación visual
- Pruebas tempranas antes de la anotación administrada
- Proyectos vinculados a datos de vídeo operativos
- Usuarios que evalúan enfoques de anotación
Información de contacto y redes sociales:
- Sitio web: www.yedda.ai
- Correo electrónico: [email protected]
- Dirección: 10 Anson Road #22-02 International Plaza, Singapur 079903
- Teléfono: +65 6950 4154
18. Diffgram
Diffgram es una herramienta de código abierto que integra el etiquetado y la gestión de datos de entrenamiento en un mismo lugar. Puede instalarse en servidores propios o accederse a ella mediante configuraciones alojadas, y admite la anotación de imágenes, vídeo, texto, audio, datos 3D y más. La interfaz está diseñada para que los anotadores puedan trabajar directamente en las tareas y gestionarlas a medida que crecen los conjuntos de datos.
Dado que Diffgram también integra flujos de trabajo de datos y automatización básica, el etiquetado se integra en un ciclo más amplio que permite supervisar el movimiento de los datos en un proyecto. Los equipos pueden invitar a otros a trabajar en tareas, revisar o corregir etiquetas y combinar la anotación manual con sugerencias automatizadas.
Puntos clave:
- Plataforma de anotación de código abierto y autoalojada
- Admite imágenes, vídeos, texto, audio y tipos de datos 3D.
- Combina la anotación con la gestión de datos y flujos de trabajo.
- Compatibilidad multiusuario para etiquetado colaborativo
- Puede integrar automatización y predicciones de modelos.
Para quién es mejor:
- Equipos que desean tener control total sobre sus datos de anotación
- Proyectos que involucran tipos de datos mixtos (visuales, texto, audio)
- Usuarios que prefieren herramientas de código abierto a los servicios en la nube
- Esfuerzos de anotación de ML de pequeña a mediana escala
Información de contacto y redes sociales:
- Sitio web: github.com/diffgram/diffgram
- Facebook: www.facebook.com/GitHub
- Twitter: x.com/github
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/github
Conclusión
Elegir las herramientas de anotación gratuitas adecuadas es crucial para optimizar el etiquetado de datos en proyectos de aprendizaje automático e IA. Estas herramientas simplifican la preparación de los conjuntos de datos, ya sea para la detección de objetos, la segmentación de imágenes u otras tareas de IA. Desde soluciones básicas de código abierto hasta plataformas con más funcionalidades, existen opciones para cada necesidad y tamaño de proyecto.
Las mejores herramientas no solo aceleran la anotación, sino que también garantizan la precisión de los datos, esencial para crear modelos de IA fiables. Gracias a la gran cantidad de herramientas que ofrecen funciones colaborativas y de integración, los equipos pueden trabajar juntos de forma eficiente con grandes conjuntos de datos. Independientemente de la escala o la complejidad de su proyecto, la herramienta de anotación adecuada le ayuda a ahorrar tiempo y garantiza que los datos estén listos para entrenar sus modelos.