La anotación de imágenes desempeña un papel fundamental en proyectos de aprendizaje automático, visión artificial e IA. Ya sea que etiquetes imágenes para la detección, clasificación o segmentación de objetos, la aplicación adecuada puede ayudarte a agilizar el proceso. Aunque pueda parecer una tarea tediosa, estas herramientas la simplifican y agilizan, especialmente al trabajar con grandes conjuntos de datos. En este artículo, analizamos las mejores aplicaciones de anotación de imágenes que pueden optimizar tus proyectos, aumentar la productividad y hacer que tus tareas de anotación sean mucho más eficientes.
Si quieres acelerar el proceso de anotación sin sacrificar la calidad, o simplemente buscas una herramienta que ayude a los equipos a colaborar fluidamente, aquí tienes la solución. Exploremos estas aplicaciones y veamos cómo pueden ayudarte con tus necesidades de etiquetado de datos.
1. FlyPix IA
En FlyPix AI, nos especializamos en hacer que los datos geoespaciales sean accesibles y prácticos. Nuestra plataforma está diseñada para ayudar a los usuarios a detectar objetos, rastrear cambios e identificar anomalías en imágenes satelitales y aéreas. Esta herramienta es especialmente valiosa para sectores que requieren un análisis detallado de la superficie terrestre, como la agricultura, la planificación urbana y la monitorización ambiental. En cuanto a las aplicaciones de anotación de imágenes, ofrecemos una solución optimizada que mejora la precisión del etiquetado y la anotación de imágenes para tareas de aprendizaje automático.
Hemos diseñado FlyPix AI para que sea fácil de usar y no requiera programación, así que no necesitas ser un experto para crear modelos de IA personalizados. Compatible con diversas fuentes de datos como drones, satélites y LiDAR, FlyPix AI es versátil y se adapta a una amplia gama de proyectos. Tanto si trabajas con un conjunto de datos pequeño como con una gran organización, FlyPix AI ofrece análisis en tiempo real, funciones colaborativas y opciones integrales de visualización de datos, lo que la convierte en una herramienta eficaz para equipos que trabajan con imágenes anotadas.
Características principales:
- Plataforma sin código para detección de objetos, segmentación y detección de anomalías
- Admite imágenes satelitales, de drones, hiperespectrales, LiDAR y SAR.
- Herramientas interactivas para entrenar modelos de IA personalizados para la anotación de imágenes
- 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 personalizados
- Integración perfecta con sistemas SIG existentes
- Generación de mapas de calor para visualizar patrones en datos
Ideal para:
- Equipos que trabajan en tareas de anotación de imágenes y datos geoespaciales
- Industrias como la agricultura, la planificación urbana y la vigilancia ambiental
- Usuarios que necesitan una solución sin código para crear modelos de IA personalizados
- Proyectos a gran escala que requieren análisis y colaboración en tiempo real
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 plataforma de anotación de imágenes que se utiliza principalmente para tareas de aprendizaje automático como la detección de objetos, la clasificación de imágenes y la segmentación. Permite a los usuarios anotar imágenes, entrenar modelos y preparar conjuntos de datos para proyectos de IA. La plataforma admite varios tipos de anotación y es compatible con los frameworks de aprendizaje automático más populares, como TensorFlow y PyTorch, lo que la hace versátil para equipos que necesitan un flujo de trabajo optimizado.
Además del etiquetado manual, Roboflow ofrece herramientas asistidas por IA para agilizar el proceso de anotación. También proporciona herramientas para la gestión de conjuntos de datos y permite a los usuarios exportar datos etiquetados directamente para el entrenamiento de modelos. Roboflow es especialmente adecuado para equipos que trabajan en proyectos de visión artificial que requieren un etiquetado eficiente y preciso de grandes conjuntos de datos.
Características principales:
- Admite detección, clasificación y segmentación de objetos.
- Integración con marcos de aprendizaje automático como TensorFlow y PyTorch
- Herramientas de anotación asistidas por IA para un etiquetado más rápido
- Funciones de colaboración en tiempo real para equipos
- Escalable para conjuntos de datos pequeños y grandes
Ideal para:
- Equipos de aprendizaje automático e IA que trabajan en visión artificial
- Proyectos que requieren integración con TensorFlow o PyTorch
- Equipos que necesitan anotaciones asistidas por IA para acelerar el proceso
- Usuarios que manejan grandes conjuntos de datos para entrenar modelos de aprendizaje automático
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 para la anotación de imágenes y vídeos. Desarrollada por Intel, está diseñada para tareas como la detección, segmentación y seguimiento de objetos. Admite diversos formatos de anotación, como cuadros delimitadores, polígonos y puntos clave. CVAT es utilizada principalmente por equipos que trabajan en tareas de visión artificial y admite la anotación colaborativa para que varios usuarios puedan trabajar simultáneamente en un proyecto.
Una de las fortalezas de CVAT es su código abierto, lo que significa que es gratuito y se puede modificar para adaptarse a las necesidades específicas de cada proyecto. La plataforma se integra con marcos de aprendizaje automático, lo que permite a los equipos pasar rápidamente de la anotación de datos a su uso para el entrenamiento de modelos de IA. Esto convierte a CVAT en una herramienta flexible, ideal para diversos proyectos de visión artificial.
Características principales:
- De código abierto y de uso gratuito
- Admite cuadros delimitadores, polígonos y puntos clave para anotación.
- Colaboración en tiempo real para anotaciones en equipo
- Se integra con marcos de aprendizaje automático
- Personalizable para necesidades de anotación específicas
Ideal para:
- Equipos que trabajan en la detección, segmentación y seguimiento de objetos.
- Proyectos de anotación colaborativa que requieren múltiples usuarios
- Equipos que necesitan una solución gratuita y de código abierto
- Proyectos que requieren integración con flujos de trabajo de aprendizaje automático
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. LabelMe
LabelMe es una herramienta de anotación gratuita y de código abierto desarrollada por CSAIL del MIT. Está diseñada para tareas de etiquetado de imágenes, como la detección y segmentación de objetos, mediante cuadros delimitadores, polígonos y puntos. LabelMe es una herramienta sencilla que se puede usar directamente desde un navegador web, lo que facilita el acceso y la anotación de imágenes sin necesidad de instalación ni configuración compleja.
Al ser de código abierto, LabelMe es ideal para usuarios o equipos con recursos limitados o para quienes prefieren una herramienta que puedan modificar. Si bien no cuenta con todas las funciones de las plataformas de anotación más avanzadas, su simplicidad la hace eficaz para tareas básicas de anotación, especialmente en entornos de investigación o proyectos de menor envergadura.
Características principales:
- De código abierto y de uso gratuito
- Admite cuadros delimitadores, polígonos y puntos.
- No requiere instalación, se ejecuta directamente en el navegador.
- Interfaz sencilla e intuitiva
- Más adecuado para proyectos de anotación pequeños y medianos.
Ideal para:
- Proyectos de anotación de tamaño pequeño a mediano
- Usuarios que buscan una herramienta gratuita y sencilla para la anotación de imágenes
- Equipos de investigación o aficionados que trabajan en la detección y segmentación de objetos
- Usuarios que necesitan una herramienta ligera basada en navegador
Información de contacto y redes sociales:
5. Label Studio
Label Studio es una plataforma de etiquetado de datos de código abierto que admite una amplia gama de tareas de anotación, incluyendo anotaciones de imágenes, texto, audio y vídeo. Es altamente personalizable, lo que permite a los usuarios adaptar la plataforma a sus necesidades específicas, ya sea para la detección de objetos, la clasificación o incluso la clasificación de texto. Su flexibilidad la hace ideal para diversos proyectos de aprendizaje automático, no solo para visión artificial.
Además de la anotación, Label Studio ofrece funciones colaborativas que permiten que varios miembros del equipo trabajen en el mismo proyecto en tiempo real. Se integra perfectamente con las canalizaciones de aprendizaje automático, lo que permite a los usuarios exportar rápidamente datos etiquetados para el entrenamiento de modelos. Label Studio es de código abierto, lo que permite a los equipos usarlo gratuitamente y modificarlo para adaptarlo a las necesidades específicas de su proyecto.
Características principales:
- Admite anotaciones de imágenes, texto, audio y vídeo.
- Interfaz personalizable para diferentes tareas de anotación
- Colaboración en tiempo real para equipos
- Integración con flujos de trabajo de aprendizaje automático
- De código abierto y de uso gratuito
Ideal para:
- Equipos que trabajan con múltiples tipos de datos (imágenes, texto, audio, vídeo)
- Proyectos que requieren flujos de trabajo personalizables
- Equipos de IA que integran anotaciones en modelos de aprendizaje automático
- Usuarios que buscan una herramienta de anotación flexible y de código abierto
Información de contacto y redes sociales:
- Sitio web: labelstud.io
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/heartex
- Twitter: x.com/labelstudiohq
6. Escala de IA
Scale AI es una plataforma de etiquetado de datos diseñada para optimizar el proceso de anotación de imágenes, vídeos y otros tipos de datos para proyectos de aprendizaje automático. La plataforma admite diversos tipos de anotación, como la detección de objetos, la segmentación de imágenes y la clasificación. Scale AI utiliza una combinación de modelos de aprendizaje automático y anotadores humanos para proporcionar datos etiquetados de alta calidad, listos para el entrenamiento de modelos.
Scale AI se centra en la alta precisión y eficiencia, proporcionando herramientas para el control de calidad y la gestión de proyectos en tiempo real. Ofrece integración con diversas secuencias de aprendizaje automático, lo que permite una exportación fluida de datos directamente a los flujos de trabajo de entrenamiento de modelos. Scale AI es utilizado por equipos en sectores como vehículos autónomos, comercio electrónico y sanidad, que requieren conjuntos de datos anotados a gran escala.
Características principales:
- Admite segmentación de imágenes, detección y clasificación de objetos.
- Herramientas de IA asistidas por humanos para la anotación de datos
- Herramientas de gestión de proyectos y control de calidad en tiempo real
- Integración con marcos de aprendizaje automático
- Capacidades de etiquetado de datos de gran volumen
Ideal para:
- Equipos que trabajan en proyectos de anotación de imágenes y vídeos a gran escala
- Industrias como los vehículos autónomos y la atención sanitaria necesitan datos etiquetados de alta calidad
- Proyectos que requieren colaboración en tiempo real y control de calidad
- Equipos que necesitan una integración perfecta con modelos de IA
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
7. SuperAnnotate
SuperAnnotate es una herramienta diseñada para tareas de anotación de imágenes, como la detección y segmentación de objetos. Ofrece una plataforma integral para etiquetar imágenes con cuadros delimitadores, polígonos y puntos clave. Una de las fortalezas de la plataforma es su escalabilidad, lo que la hace ideal tanto para proyectos de anotación pequeños como grandes. La interfaz de usuario de SuperAnnotate está diseñada para facilitar la colaboración en tiempo real, lo que la convierte en una herramienta eficaz para proyectos en equipo.
La plataforma también incluye funciones basadas en IA que facilitan la anotación de imágenes, lo que permite a los usuarios anotar datos con mayor rapidez y con menos entradas manuales. SuperAnnotate es ampliamente utilizado por equipos que trabajan en proyectos de visión artificial y ofrece diversas opciones de integración para optimizar los flujos de trabajo con modelos de aprendizaje automático.
Características principales:
- Admite detección de objetos, segmentación y etiquetado de puntos clave.
- Herramientas impulsadas por IA para una anotación más rápida
- Funciones de colaboración en tiempo real para proyectos de equipo
- Integración con modelos de aprendizaje automático para flujos de trabajo fluidos
- Escalable para grandes conjuntos de datos
Ideal para:
- Equipos que trabajan en tareas de visión artificial como detección y segmentación de objetos.
- Proyectos que requieren colaboración en tiempo real entre los miembros del equipo
- Equipos que utilizan modelos de aprendizaje automático y buscan una integración perfecta
- Usuarios que necesitan una herramienta escalable para grandes proyectos de anotación
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
8. Bucle de datos
Dataloop es una herramienta de anotación de imágenes diseñada para proyectos de visión artificial. Ayuda a los equipos a anotar imágenes, vídeos y otros tipos de contenido multimedia para tareas como la detección, segmentación y clasificación de objetos. Dataloop está diseñado para ser escalable, lo que lo hace adecuado tanto para conjuntos de datos pequeños como grandes. Ofrece herramientas de anotación asistidas por IA para agilizar el proceso de etiquetado, y su plataforma es personalizable para adaptarse a las necesidades específicas de diferentes equipos y proyectos.
Dataloop también ofrece herramientas integrales de gestión de datos, lo que facilita la organización y la gestión de conjuntos de datos etiquetados. Se integra a la perfección con los flujos de trabajo de aprendizaje automático, lo que permite la transferencia fluida de datos anotados a los procesos de entrenamiento de modelos. Su interfaz intuitiva y sus robustas herramientas la convierten en una plataforma valiosa para equipos que trabajan en proyectos de visión artificial a gran escala.
Características principales:
- Admite detección, segmentación y clasificación de objetos.
- Herramientas de anotación asistidas por IA para un etiquetado más rápido
- Flujos de trabajo personalizables para diferentes necesidades de anotación
- Integración perfecta con modelos de aprendizaje automático
- Herramientas integrales de gestión de datos para organizar datos etiquetados
Ideal para:
- Equipos que trabajan con grandes conjuntos de datos para proyectos de visión artificial
- Proyectos que requieren datos etiquetados de alta calidad para modelos de aprendizaje automático
- Usuarios que necesitan anotaciones asistidas por IA para mayor eficiencia
- Equipos que buscan flujos de trabajo personalizables para tareas específicas
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
9. Supervisar
Supervisely es una plataforma que proporciona herramientas para la anotación de imágenes y vídeos, diseñada para tareas como la detección y segmentación de objetos. Ofrece funciones como cuadros delimitadores, polígonos y herramientas de segmentación semántica. Supervisely es altamente personalizable y puede utilizarse tanto para proyectos de anotación a pequeña como a gran escala. La plataforma también facilita el trabajo colaborativo, lo que permite a los equipos anotar datos juntos en tiempo real.
Se integra de forma supervisada con marcos de aprendizaje automático, lo que proporciona un flujo de trabajo eficiente desde la anotación hasta el entrenamiento del modelo. Su robusta gama de funciones y su escalabilidad lo hacen ideal para equipos que trabajan en proyectos complejos de visión artificial que requieren datos etiquetados de alta calidad.
Características principales:
- Admite detección de objetos, segmentación y anotación de puntos clave.
- Funciones de colaboración en tiempo real para proyectos de equipo
- Integración con marcos de aprendizaje automático para flujos de trabajo fluidos
- Personalizable para tareas de anotación específicas
- Escalable para proyectos pequeños y grandes
Ideal para:
- Equipos que trabajan en tareas de visión artificial y aprendizaje automático
- Proyectos de anotación colaborativa que requieren trabajo en tiempo real
- Usuarios que integran datos anotados directamente en modelos de aprendizaje automático
- Proyectos que requieren herramientas de anotación escalables y de alta calidad
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
10. Anotador de imágenes VGG (VIA)
VGG Image Annotator (VIA) es una herramienta de anotación de imágenes de código abierto diseñada para facilitar tareas como la detección y segmentación de objetos. Es ligera y se integra con el navegador, lo que la hace accesible sin necesidad de instalación. VIA permite a los usuarios anotar imágenes y vídeos con cuadros delimitadores, polígonos y puntos, lo que la convierte en una herramienta versátil para diversas tareas de visión artificial.
VIA es especialmente útil para proyectos de anotación de pequeña y mediana escala. Es fácil de usar, con una interfaz clara, y resulta ideal para investigadores y equipos que necesitan una herramienta gratuita de código abierto. Su ausencia de funciones avanzadas lo convierte en una opción ligera para tareas básicas, a la vez que ofrece capacidades de anotación esenciales para proyectos de aprendizaje automático.
Características principales:
- De código abierto y de uso gratuito
- Basado en navegador, no requiere instalación
- Admite cuadros delimitadores, polígonos y puntos.
- Interfaz sencilla y fácil de usar
- Ideal para tareas de anotación de pequeña a mediana escala.
Ideal para:
- Proyectos de anotación de pequeña a mediana escala
- Usuarios que buscan una herramienta sencilla, gratuita y de código abierto
- Investigadores que trabajan en la detección y segmentación de objetos
- Equipos que necesitan una herramienta de anotación liviana para tareas básicas
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
11. V7
V7 es una plataforma integral de anotación que ofrece herramientas para la detección de objetos, la segmentación de imágenes y la clasificación. Permite a los usuarios anotar imágenes y vídeos con diversos tipos de anotaciones, como cuadros delimitadores, polígonos y puntos clave. La plataforma está diseñada con flexibilidad, lo que permite trabajar con todo tipo de proyectos, desde pequeños hasta grandes conjuntos de datos empresariales.
Una de las principales fortalezas de V7 reside en sus capacidades de anotación asistida por IA, que ayudan a los usuarios a agilizar el proceso de anotación automatizando partes del mismo. V7 también admite la colaboración en tiempo real, lo que permite a los equipos trabajar juntos con grandes conjuntos de datos, lo que lo hace ideal para equipos con múltiples colaboradores. Su integración con marcos de aprendizaje automático agiliza aún más el proceso, desde la anotación hasta el entrenamiento del modelo.
Características principales:
- Admite detección de objetos, segmentación de imágenes y clasificación.
- Anotación asistida por IA para acelerar el proceso
- Colaboración en tiempo real para equipos
- Integración con marcos de aprendizaje automático
- Escalable para conjuntos de datos pequeños y grandes
Ideal para:
- Equipos que trabajan en tareas de detección de objetos y segmentación de imágenes
- Proyectos que requieren la colaboración entre varios miembros del equipo
- Usuarios que buscan herramientas asistidas por IA para mejorar la velocidad de anotación
- Proyectos a gran escala con conjuntos de datos complejos
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
12. Caja de etiquetas
Labelbox es una plataforma de etiquetado de datos que proporciona herramientas para la anotación de imágenes y otras tareas de aprendizaje automático. Admite la detección de objetos, la clasificación y segmentación de imágenes, y ofrece diversas herramientas de anotación, como cuadros delimitadores, polígonos y puntos clave. Labelbox está diseñado para una alta escalabilidad, lo que lo hace ideal tanto para equipos pequeños como para grandes empresas.
La plataforma incluye funciones de anotación colaborativa, lo que permite a los equipos colaborar en proyectos de gran envergadura. Labelbox también ofrece herramientas integradas de control de calidad, lo que garantiza la precisión y la consistencia de los datos anotados. La plataforma se integra fácilmente con los procesos de aprendizaje automático, lo que permite a los usuarios pasar del etiquetado de datos al entrenamiento de modelos sin problemas.
Características principales:
- Admite detección de objetos, clasificación de imágenes y segmentación.
- Funciones colaborativas para la anotación en equipo
- Herramientas de control de calidad integradas para un etiquetado de datos preciso
- Escalable para proyectos pequeños y grandes
- Integración con flujos de trabajo de aprendizaje automático
Ideal para:
- Equipos que trabajan en tareas de detección de objetos, clasificación de imágenes y segmentación.
- Proyectos que requieren control de alta calidad y datos precisos
- Empresas o equipos que trabajan en la anotación de imágenes a gran escala
- Usuarios que necesitan una integración perfecta con modelos de aprendizaje automático
Información de contacto y redes sociales:
- Website: labelbox.com
13. Etiqueta MONAI
MONAI Label es una herramienta especializada en el sector de la imagenología médica, diseñada para la anotación de imágenes médicas como tomografías computarizadas y resonancias magnéticas. Ofrece funciones de anotación para la segmentación, clasificación y detección de objetos en conjuntos de datos de imágenes médicas. MONAI Label forma parte del marco MONAI (Red Médica Abierta para IA), cuyo objetivo es mejorar el aprendizaje profundo en el ámbito de la salud y la imagenología médica.
Una de las características únicas de MONAI Label es su integración fluida con los flujos de trabajo de imágenes médicas existentes. La herramienta está diseñada para su uso en la investigación de IA en el ámbito sanitario, ayudando a los equipos a anotar imágenes médicas con precisión y eficiencia. También admite la anotación colaborativa, lo que permite que equipos de profesionales médicos e investigadores de IA colaboren con conjuntos de datos complejos.
Características principales:
- Se especializa en anotación de imágenes médicas (por ejemplo, tomografías computarizadas, resonancias magnéticas)
- Admite segmentación, clasificación y detección de objetos.
- Parte del marco más amplio de aprendizaje profundo de MONAI
- Integración perfecta con flujos de trabajo de imágenes médicas
- Funciones de anotación colaborativa para equipos
Ideal para:
- Equipos que trabajan con datos de imágenes médicas como tomografías computarizadas y resonancias magnéticas
- Profesionales de la salud e investigadores de IA que anotan imágenes médicas
- Usuarios en el desarrollo de IA en el sector sanitario
- Proyectos que necesitan herramientas especializadas para el etiquetado de imágenes médicas
Información de contacto y redes sociales:
- Sitio web: monai.io
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/projectmonai
- Twitter: x.com/ProjectMONAI
Conclusión
La anotación de imágenes es una tarea esencial para muchos proyectos de aprendizaje automático y visión artificial. Las herramientas que se listan aquí ofrecen diversas funciones para diversas necesidades de anotación, desde la detección y segmentación básica de objetos hasta tareas complejas asistidas por IA. Tanto si trabaja con conjuntos de datos pequeños como con proyectos a gran escala, existe una herramienta de anotación que puede ayudarle a agilizar el proceso. La selección de la herramienta adecuada depende de la escala, la complejidad y los requisitos específicos de su proyecto, lo que garantiza que disponga de las funciones adecuadas para crear datos etiquetados de alta calidad para sus modelos de aprendizaje automático.