L'apprentissage automatique a beaucoup progressé, mais même les modèles les plus avancés ne sont performants que si les données sur lesquelles ils sont entraînés les rendent performants. L'un des plus grands défis de l'entraînement des systèmes d'IA réside dans le processus d'annotation des données. Qu'il s'agisse d'étiqueter des images, du texte ou des fichiers audio, un étiquetage précis et efficace des données est essentiel à la création de modèles d'IA robustes. Heureusement, il existe une large gamme d'outils d'annotation pour l'apprentissage automatique qui permettent de simplifier ce processus.
Ces outils sont conçus pour accélérer le processus d'annotation, réduire les erreurs humaines et améliorer la qualité globale de vos données étiquetées. Que vous travailliez sur un projet de petite envergure ou que vous ayez besoin d'annoter de grands ensembles de données, ces plateformes offrent des solutions flexibles pour répondre à vos besoins. Dans cet article, nous examinerons quelques-uns des meilleurs outils d'annotation disponibles, en soulignant leurs principales fonctionnalités et en expliquant comment ils peuvent vous aider à accélérer votre workflow de machine learning.
1. FlyPix AI
Chez FlyPix AI, nous sommes spécialisés dans la transformation des données géospatiales en informations exploitables grâce à l'intelligence artificielle. Notre plateforme permet aux utilisateurs de détecter des objets, de surveiller les changements et d'identifier les anomalies dans les images satellite et aériennes. Elle est donc parfaitement adaptée aux secteurs qui s'appuient sur une analyse détaillée de la surface terrestre, comme l'agriculture, l'urbanisme, la surveillance environnementale et la construction. En combinant IA et analyse géospatiale, nous offrons un moyen plus efficace et efficient de traiter et d'analyser les données visuelles.
Nous avons conçu une plateforme conviviale et sans code qui vous permet de créer et d'entraîner des modèles d'IA personnalisés sans aucune connaissance en codage. Notre outil est idéal pour l'annotation en machine learning, notamment pour les utilisateurs devant travailler avec des données géospatiales complexes. Il prend en charge un large éventail de sources de données, notamment les images de drones, satellites, hyperspectrales, lidar et radar à synthèse d'ouverture (SAR), offrant ainsi une solution polyvalente pour différents types d'analyse. FlyPix AI propose également différentes formules d'abonnement pour répondre aux besoins des particuliers comme des grandes entreprises, offrant une flexibilité adaptée à l'ampleur du traitement de données requis.
Caractéristiques principales :
- Plateforme d'IA géospatiale sans code pour la détection d'objets, la segmentation, la localisation, les changements et la détection d'anomalies
- Prend en charge les types d'images satellite, drone, hyperspectrales, LiDAR et SAR
- Outils d'annotation interactifs pour former des modèles d'IA personnalisés sans codage
- Analyses en temps réel avec tableaux de bord, génération de cartes thermiques, exportation de vecteurs, suivi des modifications et fonctionnalités de collaboration
- Support de niveau entreprise : accès API, traitement multispectral, assurance qualité assistée par des experts, options de marque blanche sur les plans supérieurs
Idéal pour :
- Équipes en agriculture, urbanisme, surveillance environnementale et construction
- Utilisateurs ayant besoin d'un outil d'annotation assisté par l'IA pour les tâches d'apprentissage automatique
- Grandes organisations et entreprises travaillant avec des données géospatiales complexes
- Les personnes à la recherche d'une plateforme sans code pour la création de modèles d'IA personnalisés
Services:
- Détection et localisation d'objets géospatiaux
- Détection de changements et d'anomalies dans l'imagerie
- Suivi dynamique des objets au fil du temps
- Développement de modèles d'IA personnalisés pour des analyses sur mesure
- Intégration transparente avec les systèmes SIG existants
- Génération de cartes thermiques pour visualiser les modèles de données
Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :
- Site web: flypix.ai
- Adresse : Robert-Bosch-Str. 7, 64293 Darmstadt, Allemagne
- Téléphone : +49 6151 2776497
- E-mail: info@flypix.ai
- LinkedIn : www.linkedin.com/company/flypix-ai
2. Prodige
Prodigy est un outil d'annotation utilisé pour diverses tâches de machine learning, telles que la détection d'objets et la classification d'images. Il intègre des modèles de machine learning pour faciliter l'étiquetage des données et optimiser le processus d'annotation. Prodigy offre des workflows flexibles, permettant aux utilisateurs de l'adapter à leurs besoins spécifiques. La plateforme prend en charge l'annotation d'images et de textes, ce qui la rend polyvalente pour différents types de projets de machine learning.
Sa capacité à combiner l'apprentissage automatique et l'intervention humaine simplifie l'étiquetage des données tout en préservant la précision des annotations. Prodigy prend en charge l'exportation des données étiquetées, ce qui facilite l'entraînement des modèles dans les systèmes d'apprentissage automatique. C'est un outil pratique pour les équipes qui ont besoin d'un processus d'annotation efficace et personnalisable.
Caractéristiques principales :
- Apprentissage actif pour améliorer l'efficacité de l'étiquetage des données
- Flux de travail personnalisables pour différentes tâches
- Fonctionnalités de contrôle qualité pour garantir une annotation précise
- Intégration avec les systèmes d'apprentissage automatique pour l'exportation de données
- Suivi en temps réel de la progression des annotations
Idéal pour :
- Tâches d'annotation d'images et de textes
- Flux de travail d'annotation personnalisables
- Équipes travaillant avec des pipelines d'apprentissage automatique
- Projets d'annotation efficaces à grande échelle
Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :
- Site Web : prodi.gy
- Courriel : contact@explosion.ai
- LinkedIn : www.linkedin.com/company/explosion-ai
3. Appen
Appen propose une plateforme d'annotation de données pour les tâches d'apprentissage automatique, notamment la reconnaissance d'images, de texte et de parole. Elle exploite à la fois les capacités d'annotation humaines et celles de l'IA, garantissant des étiquettes de haute qualité pour divers types de données. La plateforme d'Appen permet de gérer des projets d'annotation à grande échelle et fournit des outils pour gérer l'avancement et suivre le processus d'étiquetage des données.
Appen prend en charge l'intégration avec les workflows d'apprentissage automatique, ce qui simplifie la transition des données étiquetées à l'apprentissage des modèles. Sa flexibilité dans la gestion de plusieurs formats et langues d'annotation en fait une option intéressante pour les entreprises nécessitant une prise en charge cohérente et multilingue des annotations.
Caractéristiques principales :
- Combinaison d'annotations humaines et assistées par l'IA
- Prise en charge de plusieurs types de données, notamment les images, le texte et la parole
- Plateforme évolutive pour projets à grande échelle
- Intégration avec les workflows d'apprentissage automatique pour l'exportation de données
- Outils de suivi de l'avancement des projets
Idéal pour :
- Projets d'annotation de données à grande échelle
- Annotation de données multiformats (image, texte, parole)
- Entreprises nécessitant un support multilingue
- Équipes travaillant avec des modèles d'apprentissage automatique
Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :
- Site Web : www.appen.com
- Adresse : 12131 113th Ave, NE, Suite 100, Kirkland, WA 98034
- Téléphone : +1 206-800-2101
- LinkedIn : www.linkedin.com/company/appen
4. SuperAnnoter
SuperAnnotate propose un outil d'annotation d'images prenant en charge différents types d'annotations, tels que les cadres de délimitation, les points clés et la segmentation. Conçue pour gérer de grands ensembles de données, la plateforme permet aux équipes de collaborer en temps réel sur les tâches d'annotation. Elle intègre des outils d'IA pour accélérer le processus et améliorer la cohérence des annotations.
Il prend également en charge l'exportation transparente des données vers des frameworks d'apprentissage automatique, facilitant ainsi le passage des données annotées à l'entraînement des modèles. Les outils de collaboration de SuperAnnotate permettent à plusieurs membres de l'équipe de travailler simultanément sur des projets d'annotation, ce qui est avantageux pour les jeux de données volumineux.
Caractéristiques principales :
- Plusieurs types d'annotations (boîtes englobantes, segmentation, points clés)
- Outils assistés par l'IA pour rationaliser les tâches d'annotation
- Collaboration en temps réel pour les projets en équipe
- Intégration transparente du flux de travail d'apprentissage automatique
- Évolutif pour les grands ensembles de données
Idéal pour :
- Tâches d'annotation de vision par ordinateur et d'apprentissage automatique
- Collaboration en temps réel sur des projets d'annotation
- Équipes travaillant avec de grands ensembles de données
- Projets nécessitant l'intégration d'un flux de travail d'apprentissage automatique
Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :
- Site Web : www.superannotate.com
- LinkedIn : www.linkedin.com/company/superannotate
- Twitter : x.com/superannotate
- Facebook : www.facebook.com/superannotate
5. V7
V7 propose des outils d'annotation d'images, notamment la détection d'objets, la segmentation et l'annotation de points clés. Conçue pour gérer des projets d'annotation de données à grande échelle, la plateforme offre à la fois des outils basés sur l'IA et des fonctionnalités d'annotation manuelle. V7 permet aux équipes d'accélérer leur processus d'annotation grâce à l'assistance de l'IA, tout en préservant la précision des données étiquetées.
La plateforme permet aux utilisateurs de travailler en collaboration en temps réel et offre un système d'exportation simple pour les frameworks d'apprentissage automatique. V7 convient aux équipes travaillant sur diverses tâches de vision par ordinateur, de la détection d'objets à la segmentation d'images.
Caractéristiques principales :
- Prise en charge de la détection d'objets, de la segmentation et des annotations de points clés
- Outils assistés par l'IA pour accélérer l'annotation
- Fonctionnalités de collaboration en temps réel pour les équipes
- Intégration transparente avec les frameworks d'apprentissage automatique
- Évolutif pour les grands projets
Idéal pour :
- Équipes travaillant sur des projets de vision par ordinateur et d'apprentissage automatique
- Projets nécessitant une collaboration en temps réel
- Utilisateurs ayant besoin d'outils d'annotation assistés par l'IA
- Tâches d'annotation d'images à grande échelle
Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :
- Site Web : www.v7labs.com
- Adresse : 201 Spear Street, Suite 1100, San Francisco, CA 94105
- LinkedIn : www.linkedin.com/company/v7labs
- Twitter : x.com/v7labs
6. CVAT
CVAT (Computer Vision Annotation Tool) est une plateforme open source spécialement conçue pour l'annotation d'images et de vidéos. Elle prend en charge divers types d'annotations, notamment la détection d'objets, la segmentation et l'annotation de polygones. CVAT est particulièrement adapté aux projets de grande envergure, car il est conçu pour gérer efficacement des ensembles de données complexes. Flexible, la plateforme s'adapte à diverses tâches d'apprentissage automatique.
En tant qu'outil open source, CVAT offre de nombreuses options de personnalisation et peut être intégré aux workflows d'apprentissage automatique. Son interface intuitive permet de créer des annotations de haute qualité et garantit une collaboration fluide entre les équipes. CVAT est le choix idéal pour les utilisateurs à la recherche d'un outil d'annotation polyvalent et personnalisable.
Caractéristiques principales :
- Prise en charge de la détection d'objets, de la segmentation et des annotations de polygones
- Plateforme open source avec options de personnalisation
- Fonctionnalités de collaboration pour les projets en équipe
- Intégration avec les workflows d'apprentissage automatique pour l'exportation de données
- Évolutif pour les tâches d'annotation d'images et de vidéos à grande échelle
Idéal pour :
- Équipes travaillant à la fois avec des images et des vidéos
- Projets d'annotation à grande échelle
- Utilisateurs ayant besoin d'une plateforme open source personnalisable
- Projets nécessitant une intégration avec des flux de travail d'apprentissage automatique
Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :
- Site Web : www.cvat.ai
- LinkedIn : www.linkedin.com/company/cvat-ai
- Facebook : www.facebook.com/cvat.corp
7. LabelMe
LabelMe est un outil d'annotation d'images open source prenant en charge la détection et la segmentation d'objets. Il est largement utilisé pour l'étiquetage d'ensembles de données dans le cadre de tâches de machine learning. Conçue pour être conviviale et efficace, la plateforme permet aux utilisateurs d'étiqueter facilement leurs images à l'aide de cadres de délimitation, de polygones ou de dessins à main levée. LabelMe est souvent utilisé par les équipes qui recherchent une solution simple pour étiqueter rapidement leurs données sans nécessiter de configuration complexe.
La plateforme prend également en charge l'annotation collaborative, ce qui en fait une option pratique pour les équipes travaillant sur des jeux de données partagés. Grâce à son caractère open source, LabelMe offre une grande flexibilité aux utilisateurs qui souhaitent modifier ou étendre l'outil pour répondre à des besoins spécifiques. C'est la solution idéale pour les utilisateurs à la recherche d'une solution d'annotation simple et personnalisable.
Caractéristiques principales :
- Prise en charge de la détection et de la segmentation d'objets
- Open-source et personnalisable
- Interface conviviale pour des tâches d'étiquetage rapides
- Fonctionnalités d'annotation collaborative pour les projets d'équipe
- Possibilité d'étendre et de modifier l'outil pour répondre à des besoins spécifiques
Idéal pour :
- Tâches d'étiquetage de données simples et rapides
- Équipes nécessitant des outils d'annotation collaboratifs
- Utilisateurs à la recherche d'une solution open source pour l'étiquetage des images
- Projets d'annotation de petite à moyenne envergure
Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :
8. Boucle de données
Dataloop propose une plateforme d'annotation d'images intégrant des outils d'IA pour accélérer le processus d'étiquetage. Elle prend en charge un large éventail de types d'annotation, notamment la détection d'objets, la segmentation et la classification. Dataloop est conçue pour aider les équipes à gérer de grands ensembles de données tout en garantissant la production d'étiquettes de haute qualité. La plateforme prend en charge les tâches d'annotation manuelles et assistées par IA, permettant ainsi aux utilisateurs d'étiqueter les données plus efficacement.
La plateforme Dataloop comprend également des outils de gestion des jeux de données et des workflows de projets. Grâce à sa capacité à traiter des données à grande échelle, elle est particulièrement utile aux équipes travaillant sur des tâches de vision par ordinateur nécessitant un étiquetage rapide et précis. La plateforme s'intègre facilement aux systèmes de machine learning, permettant un flux de données fluide, de l'annotation à l'entraînement des modèles.
Caractéristiques principales :
- Prise en charge de la détection, de la segmentation et de la classification des objets
- Capacités d'annotation assistées par l'IA et manuelles
- Outils de gestion de jeux de données et de projets
- Intégration avec les systèmes d'apprentissage automatique pour l'exportation de données
- Évolutif pour les projets d'annotation à grande échelle
Idéal pour :
- Équipes travaillant sur des tâches de vision par ordinateur
- Projets d'annotation de données à grande échelle
- Utilisateurs ayant besoin d'outils d'annotation manuels et assistés par l'IA
- Équipes intégrant des flux de travail d'annotation avec des systèmes d'apprentissage automatique
Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :
- Site Web : dataloop.ai
- Adresse : 2 rue Sapir, Herzliya, POB 12580, 4685206, Israël
- Courriel : info@dataloop.ai
- LinkedIn : www.linkedin.com/company/dataloop
9. Encord
Encord est une plateforme d'annotation d'images prenant en charge divers types d'annotation, notamment la détection d'objets, la segmentation et l'étiquetage des points clés. Conçue pour accompagner les équipes travaillant sur des projets de vision par ordinateur, elle propose des outils d'annotation manuelle et semi-automatisée. Les outils d'IA d'Encord accélèrent le processus d'annotation tout en garantissant des données étiquetées de haute qualité.
La plateforme inclut également des fonctionnalités de gestion de projet pour aider les équipes à organiser et suivre leurs travaux d'annotation. Encord s'intègre parfaitement aux workflows d'apprentissage automatique, facilitant ainsi le passage de l'étiquetage des données à l'entraînement des modèles. Cet outil est utile aux équipes qui recherchent une solution évolutive pour les tâches d'annotation à grande échelle.
Caractéristiques principales :
- Prise en charge de la détection d'objets, de la segmentation et de l'étiquetage des points clés
- Des outils basés sur l'IA pour accélérer le processus d'annotation
- Outils de gestion de projet pour suivre les progrès
- Intégration avec les systèmes d'apprentissage automatique pour l'exportation de données
- Évolutif pour les grands ensembles de données
Idéal pour :
- Projets de vision par ordinateur nécessitant une annotation d'images
- Équipes ayant besoin d'outils d'annotation manuels et basés sur l'IA
- Projets d'annotation de données à grande échelle
- Équipes travaillant sur des modèles d'apprentissage automatique
Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :
- Site Web : encord.com
- LinkedIn : www.linkedin.com/company/encord-team
10. Supervisé
Supervisely est un outil d'annotation pour le machine learning qui prend en charge un large éventail de tâches de vision par ordinateur, notamment la détection, la segmentation et la classification d'objets. Il propose des outils d'annotation manuels et des fonctionnalités d'annotation assistée par IA pour accélérer le processus. Supervisely est évolutif et conçu pour gérer de grands ensembles de données, ce qui en fait un choix pratique pour les équipes travaillant avec le Big Data.
La plateforme offre des fonctionnalités de collaboration en temps réel, permettant à plusieurs membres de l'équipe de travailler simultanément sur des tâches d'annotation. Supervisely s'intègre également aux workflows d'apprentissage automatique, garantissant ainsi une exploitation rapide des données étiquetées pour l'entraînement des modèles. La plateforme est idéale pour les équipes devant gérer des projets d'annotation d'images complexes et à grande échelle.
Caractéristiques principales :
- Plusieurs types d'annotations, y compris la détection d'objets, la segmentation et la classification
- Outils d'annotation assistés par l'IA pour améliorer l'efficacité
- Collaboration en temps réel pour les projets d'équipe
- Intégration avec les systèmes d'apprentissage automatique pour une exportation transparente des données
- Évolutif pour les grands ensembles de données
Idéal pour :
- Équipes travaillant sur des tâches de vision par ordinateur
- Projets d'annotation à grande échelle
- Collaboration en temps réel pour le travail en équipe
- Équipes intégrant des tâches d'annotation à des modèles d'apprentissage automatique
Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :
- Site Web : supervisely.com
- E-mail : hello@supervisely.com
- LinkedIn : www.linkedin.com/company/deep-systems
- Twitter : x.com/supervisely_ai
11. Échelle de l'IA
Scale AI est un outil d'annotation pour l'apprentissage automatique qui offre des services d'étiquetage de données pour diverses applications, notamment la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et la reconnaissance vocale. Il combine annotation assistée par IA et supervision humaine pour garantir l'étiquetage précis des données. Scale AI prend en charge divers types de données, notamment les images, le texte et l'audio.
La plateforme est conçue pour être évolutive, permettant aux utilisateurs de gérer de grands ensembles de données et de fournir des données étiquetées de haute qualité. Elle s'intègre également parfaitement aux workflows d'apprentissage automatique, facilitant l'exportation de données annotées pour l'entraînement des modèles. Scale AI est souvent utilisé pour les projets d'entreprise où la précision et l'efficacité de l'annotation des données sont cruciales.
Caractéristiques principales :
- Étiquetage des données assisté par l'IA et annoté par l'homme
- Prend en charge les images, le texte et les annotations audio
- Évolutif pour les tâches d'annotation de données volumineuses
- Intégration avec les pipelines d'apprentissage automatique pour une exportation de données transparente
- Outils de suivi de l'avancement et de gestion de projet
Idéal pour :
- Projets d'annotation de données à grande échelle
- Équipes travaillant avec plusieurs types de données (images, texte, audio)
- Entreprises ayant besoin de services d'annotation évolutifs et précis
- Équipes intégrant l'annotation aux flux de travail d'apprentissage automatique
Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :
- Site Web : scale.com
- LinkedIn : www.linkedin.com/company/scaleai
- Twitter : x.com/scale_ai
- Facebook : www.facebook.com/scaleapi
12. Roboflow
Roboflow est un outil d'annotation qui simplifie l'étiquetage des images pour les tâches de machine learning. Il prend en charge différents types d'annotations, notamment les cadres de délimitation, les polygones et les masques de segmentation. Roboflow permet aux utilisateurs d'annoter des images pour des projets de détection, de classification et de segmentation d'objets. La plateforme intègre des outils d'IA qui accélèrent le processus d'annotation en automatisant certaines tâches.
Outre les outils d'annotation, Roboflow offre des fonctionnalités de gestion des jeux de données, permettant aux utilisateurs d'organiser et de gérer les versions des jeux de données au fur et à mesure de leur travail. La plateforme s'intègre aux frameworks de machine learning les plus répandus, tels que TensorFlow et PyTorch, ce qui facilite l'exportation directe de données étiquetées pour l'entraînement des modèles. Roboflow propose également des formules gratuites et payantes selon la taille du jeu de données.
Caractéristiques principales :
- Prise en charge des cadres de délimitation, des polygones et des masques de segmentation
- Outils d'annotation assistés par l'IA pour accélérer le processus
- Gestion des jeux de données et contrôle des versions
- Intégration avec des frameworks d'apprentissage automatique populaires tels que TensorFlow et PyTorch
- Des plans gratuits et payants pour répondre aux différents besoins des utilisateurs
Idéal pour :
- Tâches de détection d'objets, de classification d'images et de segmentation
- Équipes ayant besoin d'outils d'annotation assistés par l'IA
- Utilisateurs travaillant avec TensorFlow et PyTorch
- Gestion et annotation d'ensembles de données à petite et grande échelle
Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :
- Site Web : roboflow.com
- LinkedIn : www.linkedin.com/company/roboflow-ai
- Twitter : x.com/roboflow
13. Labelbox
Labelbox est une plateforme proposant des outils d'annotation d'images, visant à améliorer la rapidité et la précision des tâches d'étiquetage pour les projets de machine learning. Elle prend en charge des tâches telles que la détection d'objets, la segmentation et la classification d'images. La plateforme propose des outils manuels et assistés par IA pour aider les utilisateurs à annoter efficacement leurs données.
Labelbox propose une suite de fonctionnalités conçues pour optimiser le flux d'annotation, notamment la collaboration en temps réel, le suivi de la progression et le contrôle qualité. Elle s'intègre également aux frameworks de machine learning, permettant aux utilisateurs d'exporter facilement leurs données étiquetées pour les modèles d'entraînement. Évolutive, la plateforme est adaptée aux équipes travaillant sur des projets d'annotation de petite et grande envergure.
Caractéristiques principales :
- Outils d'annotation d'images manuels et assistés par IA
- Collaboration en temps réel pour les projets en équipe
- Fonctionnalités de suivi des progrès et de contrôle de la qualité
- Intégration avec les systèmes d'apprentissage automatique pour une exportation facile des données
- Évolutif pour les projets de toute taille
Idéal pour :
- Équipes travaillant sur la détection d'objets et la classification d'images
- Utilisateurs ayant besoin d'outils d'annotation manuels et assistés par l'IA
- Projets nécessitant une collaboration en temps réel
- Équipes s'intégrant aux cadres d'apprentissage automatique pour la formation des modèles
Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :
- Site Web : labelbox.com
14. RectLabel
RectLabel est un outil d'annotation d'images pour le machine learning, qui prend en charge la classification, la détection d'objets et la segmentation d'images. Il offre une interface simple pour l'annotation d'images, incluant des outils tels que les cadres de délimitation, les polygones et les points clés. Conçu pour être convivial, RectLabel permet des annotations rapides pour diverses tâches de vision par ordinateur.
L'outil s'intègre aux modèles d'apprentissage automatique, facilitant ainsi l'exportation directe d'images annotées pour l'entraînement. RectLabel est particulièrement utile pour les équipes travaillant avec des ensembles de données plus petits ou celles qui recherchent un outil d'annotation léger et facile à utiliser. La plateforme propose des options gratuites et payantes, selon l'ampleur du projet d'annotation.
Caractéristiques principales :
- Prise en charge des cadres de délimitation, des polygones et des points clés
- Intégration avec les frameworks d'apprentissage automatique pour une exportation facile des données
- Interface légère et conviviale
- Options gratuites et payantes pour différents besoins de projet
- Convient aux tâches d'annotation à petite échelle
Idéal pour :
- Équipes travaillant sur la détection et la segmentation d'objets
- Utilisateurs ayant besoin d'un outil d'annotation simple et léger
- Projets d'apprentissage automatique de petite et moyenne envergure
- Équipes intégrant des annotations dans des modèles d'apprentissage automatique
Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :
- Site Web : rectlabel.com
Conclusion
Les outils d'annotation mentionnés dans cet article sont conçus pour gérer diverses tâches d'annotation d'images, de la détection et de la segmentation d'objets à la classification. Ils offrent des fonctionnalités telles que l'étiquetage assisté par IA, la collaboration en temps réel et l'intégration aux workflows de machine learning, permettant aux équipes d'étiqueter efficacement les données pour les projets de machine learning. Que vous travailliez sur un petit projet ou un ensemble de données à grande échelle, ces outils offrent des solutions pour répondre à divers besoins en vision par ordinateur et en machine learning.