Al trabajar en proyectos de aprendizaje automático o IA, etiquetar correctamente las imágenes es crucial para entrenar modelos eficaces. Sin embargo, seamos sinceros, la anotación puede ser una tarea tediosa y que requiere mucho tiempo. Afortunadamente, existen diversas herramientas de anotación que pueden agilizar el proceso, hacerlo más preciso e incluso colaborativo. Ya sea que etiquete imágenes para la detección, segmentación o clasificación de objetos, elegir la herramienta adecuada es clave para ahorrar tiempo y garantizar resultados de calidad.
En este artículo, analizaremos algunas de las mejores herramientas de anotación para imágenes, detallando sus características clave y cómo pueden ayudarte a optimizar tu flujo de trabajo. Estas herramientas pueden mejorar significativamente tu eficiencia, tanto si trabajas solo como en equipo. ¡Comencemos!
1. FlyPix IA
En FlyPix AI, hemos creado una plataforma que aprovecha la inteligencia artificial para transformar datos geoespaciales en información práctica, ayudando a los equipos a detectar objetos, monitorear cambios e identificar anomalías en imágenes satelitales y aéreas. La plataforma es especialmente útil para sectores como la agricultura, la planificación urbana y la monitorización ambiental. En cuanto a las herramientas de anotación de imágenes, FlyPix AI simplifica el proceso, permitiendo a los usuarios anotar datos geoespaciales complejos con rapidez y precisión.
Nos centramos en ofrecer una plataforma intuitiva y sin código que permite a los equipos crear y entrenar modelos de IA personalizados según sus necesidades. Compatible con diversas fuentes de datos, como drones, satélites y LiDAR, la plataforma ofrece una solución versátil para el análisis y la anotación de datos. FlyPix AI también ofrece análisis en tiempo real, generación de mapas de calor y funciones de exportación, lo que la convierte en una de las herramientas más eficientes para la anotación de imágenes geoespaciales.
Características principales:
- Plataforma sin código para anotación de imágenes y detección de objetos
- Admite imágenes de satélite, drones, LiDAR y SAR.
- Herramientas de anotación interactivas para crear y entrenar modelos de IA personalizados
- Análisis en tiempo real con paneles, mapas de calor y seguimiento de cambios
- Funciones de nivel empresarial como acceso API y procesamiento multiespectral
Servicios:
- Detección y localización de objetos geoespaciales
- Detección de cambios y anomalías en imágenes
- Seguimiento dinámico de objetos a lo largo del tiempo
- Desarrollo de modelos de IA personalizados para análisis de datos específicos
- Integración perfecta con sistemas SIG
- Generación de mapas de calor para visualizar patrones
Ideal para:
- Equipos que trabajan con datos e imágenes geoespaciales
- Industrias como la agricultura, la planificación urbana y la vigilancia ambiental
- Usuarios que necesitan una solución sin código para anotar y analizar imágenes
- Proyectos que requieren análisis en tiempo real y seguimiento de cambios
Información de contacto y redes sociales:
- Sitio web: flypix.ai
- Dirección: Robert-Bosch-Str. 7, 64293 Darmstadt, Alemania
- Teléfono: +49 6151 2776497
- Correo electrónico: info@flypix.ai
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/flypix-ai
2. Roboflow
Roboflow es una herramienta diseñada para equipos que necesitan una forma sencilla de anotar imágenes para aplicaciones de aprendizaje automático. Gracias a su interfaz intuitiva, ayuda a los usuarios a anotar imágenes para tareas de detección, clasificación y segmentación de objetos. Roboflow permite a los usuarios preparar rápidamente conjuntos de datos para entrenar modelos de IA, compatible con diversos tipos de imágenes y formatos de anotación.
Lo que hace que Roboflow sea especialmente útil es su integración con frameworks de aprendizaje automático populares como TensorFlow y PyTorch. Permite la exportación fluida de datos etiquetados, lo que permite a los equipos pasar rápidamente de la anotación al entrenamiento. Además, Roboflow ofrece etiquetado asistido por IA para acelerar el proceso de anotación, especialmente para grandes conjuntos de datos.
Características principales:
- Admite detección de objetos, clasificación y anotaciones de segmentación.
- Se integra perfectamente con TensorFlow y PyTorch
- Proporciona herramientas asistidas por IA para una anotación más rápida.
- Funciones colaborativas para proyectos en equipo
- Escalable para conjuntos de datos pequeños y grandes
Ideal para:
- Equipos de IA y aprendizaje automático centrados en la visión artificial
- Equipos con grandes conjuntos de datos que necesitan una anotación más rápida
- Proyectos que requieren integración con marcos de aprendizaje automático
- Usuarios que necesitan una plataforma de anotación sencilla pero eficaz
Información de contacto y redes sociales:
- Sitio web: roboflow.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/roboflow-ai
- Twitter: x.com/roboflow
3. CVAT
CVAT (Computer Vision Annotation Tool) es una herramienta de código abierto diseñada para anotar imágenes y vídeos en proyectos de aprendizaje automático. Se utiliza principalmente para tareas de detección y segmentación de objetos, y admite cuadros delimitadores, polígonos y puntos para las anotaciones. CVAT está diseñado para ofrecer flexibilidad y escalabilidad, lo que lo hace ideal para equipos que trabajan con conjuntos de datos pequeños y grandes.
La plataforma es colaborativa, lo que permite que varios usuarios trabajen simultáneamente en el mismo proyecto, lo que la convierte en una excelente opción para equipos. Se integra a la perfección con diversos marcos de aprendizaje automático, lo que garantiza flujos de trabajo fluidos para el entrenamiento de modelos de IA. CVAT también ofrece opciones de personalización para que los equipos puedan adaptarlo a sus necesidades específicas de anotación.
Características principales:
- De código abierto y de uso gratuito
- Admite detección, segmentación y seguimiento de objetos.
- Funciones colaborativas para proyectos en equipo
- Se integra con canales de aprendizaje automático
- Personalizable para adaptarse a necesidades específicas
Ideal para:
- Equipos que trabajan en tareas de visión artificial con datos de imagen y vídeo
- Proyectos de anotación colaborativa
- Usuarios que buscan una solución de anotación gratuita y de código abierto
- Equipos de investigación centrados en la detección y segmentación de objetos
Información de contacto y redes sociales:
- Sitio web: www.cvat.ai
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/cvat-ai
- Facebook: www.facebook.com/cvat.corp
4. Anotemente
Annotely es una herramienta de anotación web que permite a los usuarios etiquetar imágenes y vídeos de forma rápida y eficiente. Está diseñada para equipos de aprendizaje automático que trabajan en tareas de visión artificial y proporciona una interfaz sencilla para anotar objetos, texto y puntos clave. La plataforma es ligera y ofrece una solución sencilla sin complejidad innecesaria, ideal para usuarios que buscan anotar sus datos con una configuración mínima.
Una de las fortalezas de Annotely es su simplicidad, lo que lo hace accesible para principiantes y, al mismo tiempo, proporciona las herramientas necesarias para profesionales. Está diseñado para equipos o proyectos pequeños que no requieren las funciones avanzadas de plataformas de anotación más grandes. A pesar de su simplicidad, Annotely proporciona una base sólida para la anotación de imágenes, ofreciendo funciones personalizables para satisfacer las necesidades específicas de cada proyecto.
Características principales:
- De código abierto y de uso gratuito
- Admite cuadros delimitadores, polígonos y puntos clave para anotaciones.
- Interfaz sencilla para anotaciones rápidas
- Ligero y fácil de usar.
- Personalizable para tareas de anotación específicas
Ideal para:
- Equipos con proyectos de anotación de pequeña a mediana escala
- Usuarios que necesitan una herramienta de anotación sencilla y gratuita
- Proyectos centrados en la detección y segmentación de objetos
- Equipos de investigación y desarrolladores que requieren una funcionalidad de anotación básica
Información de contacto y redes sociales:
- Sitio web: annotely.com
- Twitter: x.com/@annotely
5. Caja de etiquetas
Labelbox es una plataforma diseñada para que la anotación de imágenes y datos sea más eficiente para los equipos de aprendizaje automático. Ofrece una interfaz colaborativa que permite a los equipos anotar imágenes, vídeos y texto de forma rápida y precisa. Labelbox admite diversos tipos de anotación, como cuadros delimitadores, segmentación y etiquetado de puntos clave, lo que la hace adaptable a diversas tareas de aprendizaje automático.
La plataforma se integra perfectamente con los flujos de trabajo de aprendizaje automático, ofreciendo opciones sencillas de exportación para los datos de entrenamiento. También incluye funciones de automatización, como el aprendizaje activo, que agiliza el proceso de anotación para grandes conjuntos de datos. El enfoque de Labelbox en la usabilidad y la escalabilidad la convierte en una opción ideal para equipos que trabajan en diversos proyectos de IA.
Características principales:
- Admite una variedad de tipos de anotaciones: cuadros delimitadores, segmentación, puntos clave
- Interfaz colaborativa para anotaciones en equipo
- Integración con flujos de trabajo de aprendizaje automático
- Funciones de automatización como el aprendizaje activo para una anotación más rápida
- Escalable para grandes proyectos y conjuntos de datos
Ideal para:
- Equipos de inteligencia artificial y aprendizaje automático que trabajan en grandes proyectos de anotación
- Equipos que necesitan una herramienta de anotación colaborativa
- Proyectos que requieren integración con canales de aprendizaje automático
- Usuarios que buscan funciones de automatización para acelerar el proceso de anotación
Información de contacto y redes sociales:
- Website: labelbox.com
6. Anotador de imágenes VGG (VIA)
VGG Image Annotator (VIA) es una herramienta de código abierto para navegador, desarrollada por el Grupo de Geometría Visual de la Universidad de Oxford. Está diseñada para tareas como la detección de objetos, la segmentación de imágenes y la anotación de imágenes y vídeos. VIA funciona completamente en el navegador, por lo que no requiere instalación, lo que facilita su acceso y uso sin necesidad de configuración adicional.
A pesar de su simplicidad, VIA ofrece potentes herramientas de anotación que permiten gestionar tareas complejas, como la anotación de puntos clave y el etiquetado de polígonos. La herramienta es ligera y gratuita, lo que la convierte en una opción atractiva para investigadores o pequeños equipos que trabajan en proyectos que no requieren funciones avanzadas ni un amplio conjunto de herramientas. La interfaz intuitiva de VIA permite un etiquetado de datos rápido y eficiente, lo que la convierte en una excelente opción para proyectos de menor escala.
Características principales:
- De código abierto y de uso gratuito
- Admite detección de objetos, segmentación y anotación de puntos clave.
- Funciona directamente en el navegador, no requiere instalación.
- Interfaz sencilla y fácil de usar.
- Personalizable para diferentes tareas de anotación.
Ideal para:
- Proyectos de anotación de imágenes y vídeos a pequeña escala
- Investigadores o desarrolladores que necesitan una herramienta sencilla
- Proyectos centrados en la detección y segmentación de objetos
- Usuarios que buscan una herramienta de anotación gratuita basada en navegador
Información de contacto y redes sociales:
- Sitio web: www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/via
- Correo electrónico: vgg-webmasters@robots.ox.ac.takethisout.uk
- Twitter: x.com/Oxford_VGG
7. V7
V7 es una herramienta de anotación que ofrece una plataforma intuitiva para el etiquetado de imágenes y vídeos. Diseñada para equipos que trabajan en tareas de aprendizaje automático, admite la detección de objetos, la segmentación y la clasificación de imágenes. Su enfoque en la usabilidad y el rendimiento la convierte en una excelente opción para equipos que necesitan etiquetar datos de forma rápida y precisa.
La plataforma ofrece herramientas asistidas por IA para agilizar el proceso de anotación, incluyendo funciones de aumento de imágenes que facilitan el entrenamiento de modelos. V7 está diseñada para la escalabilidad, lo que permite a los equipos gestionar grandes conjuntos de datos y colaborar en tiempo real. Gracias a su integración con flujos de trabajo de aprendizaje automático, V7 simplifica la preparación de datos etiquetados para el entrenamiento de modelos.
Características principales:
- Admite detección, segmentación y clasificación de objetos.
- Herramientas asistidas por IA para acelerar la anotación
- Funciones de colaboración en tiempo real para equipos
- Escalable para grandes conjuntos de datos y tareas complejas
- Integración perfecta con flujos de trabajo de aprendizaje automático
Ideal para:
- Equipos de aprendizaje automático que trabajan en tareas de visión artificial
- Equipos que necesitan una anotación de imágenes rápida y eficiente
- Proyectos que requieren colaboración en tiempo real
- Equipos que manejan conjuntos de datos a gran escala para el entrenamiento de IA
Información de contacto y redes sociales:
- Website: www.v7labs.com
- Dirección: 201 Spear Street, Suite 1100, San Francisco, CA 94105
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/v7labs
- Twitter: x.com/v7labs
8. Escala de IA
Scale AI ofrece servicios de anotación para equipos de aprendizaje automático que trabajan con grandes conjuntos de datos. Se centra en ofrecer anotación de datos precisa y escalable mediante la combinación de trabajadores humanos y herramientas de IA. La plataforma admite diversos tipos de datos, como imágenes, texto y vídeo, y está diseñada para proyectos de anotación de gran volumen.
La característica clave de Scale AI es su capacidad para gestionar tareas complejas como el etiquetado y la anotación de objetos 3D a escala. Ofrece una integración fluida con entornos de aprendizaje automático, lo que facilita a los equipos la transición de la anotación de datos al entrenamiento de modelos. La plataforma es ideal para sectores como los vehículos autónomos, la robótica y la moderación de contenido basada en IA, donde una anotación precisa y eficiente es crucial.
Características principales:
- Herramientas de IA asistidas por humanos para la anotación de datos escalables
- Admite imágenes, vídeos, texto y anotaciones 3D.
- Integración perfecta con canales de aprendizaje automático
- Control de alta calidad y precisión
- Personalizable para diversas tareas de anotación.
Ideal para:
- Equipos de IA y aprendizaje automático que trabajan con grandes conjuntos de datos
- Equipos en industrias como vehículos autónomos, robótica y moderación de contenido.
- Proyectos que requieren anotación de datos precisa y de gran volumen
- Equipos que integran herramientas de anotación con marcos de aprendizaje automático
Información de contacto y redes sociales:
- Sitio web: scale.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/scaleai
- Twitter: x.com/scale_ai
- Facebook: www.facebook.com/scaleapi
9. SuperAnnotate
SuperAnnotate es una herramienta de anotación diseñada para ayudar a los equipos con el etiquetado de imágenes y vídeos para tareas de aprendizaje automático. Admite la detección de objetos, la segmentación y la anotación de puntos clave, proporcionando todas las funciones necesarias para etiquetar datos de forma precisa y eficiente. Su interfaz intuitiva la hace ideal tanto para principiantes como para equipos con experiencia.
La plataforma destaca por su combinación de herramientas asistidas por IA y funciones de etiquetado manual. SuperAnnotate también incluye herramientas de colaboración que permiten a los equipos trabajar en el mismo proyecto en tiempo real. Con énfasis en la escalabilidad, la herramienta es ideal para equipos que trabajan con grandes conjuntos de datos o proyectos complejos que requieren anotaciones rápidas y de alta calidad.
Características principales:
- Admite detección de objetos, segmentación y anotación de puntos clave.
- Herramientas de etiquetado asistidas por IA para acelerar la anotación
- Funciones de colaboración en tiempo real para proyectos en equipo
- Escalable para grandes conjuntos de datos y tareas de anotación complejas
- Integración perfecta con canales de aprendizaje automático
Ideal para:
- Equipos de aprendizaje automático que trabajan en tareas de anotación de imágenes y vídeos
- Equipos que necesitan colaboración en tiempo real
- Proyectos que requieren herramientas asistidas por IA para acelerar la anotación
- Tareas de anotación a gran escala para proyectos de visión artificial
Información de contacto y redes sociales:
- Sitio web: www.superannotate.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/superannotate
- Twitter: x.com/superannotate
- Facebook: www.facebook.com/superannotate
10. Supervisar
Supervisely es una plataforma de anotación de imágenes y vídeos diseñada para tareas de visión artificial. Admite diversos tipos de anotación, como detección de objetos, segmentación y etiquetado de puntos clave. Supervisely también ofrece herramientas prediseñadas para automatizar ciertos aspectos del proceso de anotación, lo que la hace eficiente para equipos que trabajan con grandes conjuntos de datos.
La plataforma también incluye funciones para entrenar modelos de aprendizaje automático directamente en la herramienta, integrando el proceso de anotación con el desarrollo de modelos. El sólido conjunto de herramientas de Supervisely, junto con sus funciones colaborativas, lo hace ideal para equipos que trabajan en proyectos a gran escala que requieren anotaciones detalladas y de alta calidad.
Características principales:
- Admite detección de objetos, segmentación y anotación de puntos clave.
- Herramientas de automatización para acelerar el proceso de anotación
- Herramientas integradas para entrenar modelos de aprendizaje automático
- Funciones de colaboración en tiempo real para equipos
- Escalable para grandes proyectos y conjuntos de datos
Ideal para:
- Equipos que trabajan en proyectos de visión artificial a gran escala
- Proyectos que requieren una combinación de anotación manual y funciones automatizadas
- Equipos de IA que integran anotaciones directamente en modelos de aprendizaje automático
- Equipos colaborativos que trabajan con amplios conjuntos de datos
Información de contacto y redes sociales:
- Sitio web: supervisely.com
- Correo electrónico: hello@supervisely.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/deep-systems
- Twitter: x.com/supervisely_ai
11. LabelMe
LabelMe es una herramienta sencilla y de código abierto para la anotación de imágenes, utilizada para tareas como la detección y segmentación de objetos. Ofrece funciones como cuadros delimitadores, polígonos y anotaciones de líneas, lo que la hace ideal para proyectos pequeños y medianos. Su interfaz intuitiva la convierte en una herramienta ideal para investigadores o desarrolladores que necesitan una forma rápida y sencilla de anotar sus datos sin complejidad adicional.
Al ser de código abierto, LabelMe es gratuito y permite etiquetar imágenes rápidamente. Sin embargo, puede carecer de algunas de las funciones e integraciones avanzadas que ofrecen otras herramientas de anotación, lo que lo hace más adecuado para usuarios que necesitan una solución básica.
Características principales:
- De código abierto y de uso gratuito
- Admite cuadros delimitadores, polígonos y anotaciones de línea.
- Interfaz sencilla y fácil de usar
- Ideal para proyectos de anotación de imágenes de pequeña a mediana escala.
- De uso gratuito para cualquiera
Ideal para:
- Proyectos de anotación de tamaño pequeño a mediano
- Equipos centrados en la detección y segmentación de objetos
- Usuarios que buscan una herramienta de anotación gratuita y sin lujos
- Investigadores que necesitan una solución de anotación básica y eficiente
Información de contacto y redes sociales:
12. Bucle de datos
Dataloop es una plataforma flexible de anotación de imágenes diseñada para proyectos de aprendizaje automático e IA a gran escala. Admite diversos tipos de anotación, como detección de objetos, segmentación de imágenes y clasificación de texto. Sus funciones están optimizadas para una anotación de alta calidad, lo que la hace ideal para equipos que trabajan con grandes conjuntos de datos.
Además de sus potentes herramientas de anotación, Dataloop se integra con marcos de aprendizaje automático, lo que permite una transición fluida del etiquetado de datos al entrenamiento de modelos. La plataforma es escalable, lo que la convierte en una excelente opción para proyectos que requieren la colaboración entre varios miembros del equipo.
Características principales:
- Admite detección, segmentación y clasificación de objetos.
- Se integra con canales de aprendizaje automático
- Funciones colaborativas para la anotación en equipo
- Escalable para grandes conjuntos de datos y proyectos complejos
- Funciones avanzadas de control de calidad para un etiquetado preciso
Ideal para:
- Equipos que trabajan con grandes conjuntos de datos
- Proyectos que necesitan colaboración en tiempo real
- Usuarios que integran datos anotados directamente en modelos de aprendizaje automático
- Proyectos de inteligencia artificial y aprendizaje automático a gran escala que requieren anotaciones de alta calidad
Información de contacto y redes sociales:
- Sitio web: dataloop.ai
- Dirección: 2 Sapir st, Herzliya, POB 12580, 4685206, Israel
- Correo electrónico: info@dataloop.ai
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/dataloop
13. Etiqueta MONAI
MONAI Label es una herramienta de anotación de código abierto enfocada en imágenes médicas, diseñada para tareas de segmentación, clasificación y detección. Se integra perfectamente con herramientas de imágenes médicas como resonancias magnéticas y tomografías computarizadas, lo que ayuda a los profesionales de la salud a anotar datos para modelos de aprendizaje automático. MONAI Label es ideal para equipos que trabajan en proyectos de IA médica, ya que proporciona un flujo de trabajo personalizado y adaptado a las necesidades del sector salud.
Permite un etiquetado preciso y una integración fluida en los procesos de IA, lo que lo convierte en una herramienta valiosa para la investigación de imágenes médicas. Su código abierto lo hace accesible para académicos o pequeños equipos con presupuesto limitado.
Características principales:
- Herramienta de anotación de código abierto para imágenes médicas
- Admite tareas de segmentación, clasificación y detección.
- Se integra con el software de imágenes médicas.
- Diseñado para la atención médica y la investigación médica
- Flujo de trabajo personalizable para casos de uso médico específicos
Ideal para:
- Equipos de atención médica que trabajan en la segmentación de imágenes médicas
- Proyectos que requieren anotaciones de alta precisión para imágenes médicas
- Investigadores necesitan una herramienta de código abierto para el etiquetado de imágenes médicas
- Equipos que buscan una herramienta integrada para la IA en la atención médica
Información de contacto y redes sociales:
- Sitio web: monai.io
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/projectmonai
- Twitter: x.com/ProjectMONAI
14. Label Studio
Label Studio es una herramienta de código abierto que permite la anotación de múltiples tipos de datos, como imágenes, texto, audio y vídeo. La plataforma permite a los equipos anotar datos de forma eficiente para tareas de aprendizaje automático como la detección, segmentación y clasificación de objetos. Ofrece una interfaz personalizable y admite diversos tipos de anotación, como cuadros delimitadores, polígonos y puntos clave.
Label Studio está diseñado para ofrecer flexibilidad y escalabilidad, lo que lo hace ideal para proyectos que requieren diferentes tipos de anotaciones. La plataforma también admite la colaboración en tiempo real y se integra a la perfección con los flujos de trabajo de aprendizaje automático, lo que permite a los equipos pasar de la anotación al entrenamiento de modelos sin problemas.
Características principales:
- Admite anotaciones de imágenes, texto, audio y vídeo.
- Interfaz personalizable para diferentes tipos de anotaciones.
- Funciones de colaboración en tiempo real para proyectos de equipo
- Se integra fácilmente con flujos de trabajo de aprendizaje automático.
- De código abierto y de uso gratuito
Ideal para:
- Equipos que trabajan con distintos tipos de datos (imágenes, texto, audio, vídeo)
- Proyectos que necesitan flujos de trabajo de anotación flexibles
- Equipos de aprendizaje automático que integran anotaciones directamente en los modelos
- Usuarios que buscan una herramienta de anotación gratuita y de código abierto
Información de contacto y redes sociales:
- Sitio web: labelstud.io
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/heartex
- Twitter: x.com/labelstudiohq
Conclusión
Elegir la herramienta de anotación adecuada para imágenes puede mejorar drásticamente sus proyectos de aprendizaje automático e IA. La herramienta adecuada puede ahorrar tiempo, reducir errores y garantizar datos de alta calidad para el entrenamiento de modelos. Con las herramientas mencionadas aquí, puede etiquetar sus datos de forma eficiente e integrarlos sin problemas en sus flujos de trabajo de aprendizaje automático. Tanto si trabaja en proyectos pequeños como en iniciativas a gran escala, hay una herramienta para cada necesidad, que ofrece flexibilidad, colaboración y escalabilidad.