Si vous vous lancez dans le machine learning ou l'IA, vous réaliserez rapidement que l'étiquetage des données est une étape cruciale. Les outils d'annotation vous aident à étiqueter vos images, vidéos et autres ensembles de données, les préparant ainsi à l'entraînement de vos modèles. Si de nombreux outils d'annotation sont onéreux, il existe d'excellentes options gratuites. Ces outils gratuits peuvent vous aider à accomplir votre travail sans vous ruiner, que vous travailliez sur un petit projet ou que vous ayez besoin d'une solution évolutive. Examinons les meilleurs outils d'annotation gratuits disponibles et comment ils peuvent vous aider à rationaliser votre processus d'étiquetage des données.
1. FlyPix AI
Chez FlyPix AI, nous sommes spécialisés dans l'analyse géospatiale en exploitant l'intelligence artificielle pour transformer les images satellites et aériennes en informations exploitables. La plateforme est conçue pour nous aider à détecter des objets, à surveiller les changements et à identifier les anomalies, des éléments essentiels pour des secteurs comme l'agriculture, l'urbanisme et la surveillance environnementale. Bien que FlyPix AI soit une plateforme payante, elle offre des fonctionnalités précieuses qui peuvent servir d'outils d'annotation gratuits pour les petits projets ou les équipes qui débutent avec les données géospatiales.
Nous apprécions FlyPix AI pour sa plateforme sans code qui nous permet de créer et d'entraîner facilement des modèles d'IA personnalisés. Les outils d'annotation interactifs nous aident à annoter les images et à entraîner les modèles sans compétences en codage, ce qui en fait un outil accessible aux utilisateurs, qu'ils soient techniciens ou non. De plus, les analyses en temps réel et la génération de cartes thermiques de FlyPix AI nous permettent de suivre les évolutions au fil du temps, fournissant ainsi des données claires et exploitables.
Caractéristiques principales :
- Plateforme sans code pour l'annotation d'images et la formation de modèles
- Prend en charge les types de données satellite, drone et LiDAR
- Outils interactifs pour annoter les objets et suivre les modifications
- Analyse en temps réel avec génération de cartes thermiques
- Support de niveau entreprise pour les projets à grande échelle
Services:
- Détection et localisation d'objets géospatiaux
- Détection et suivi des changements ou des anomalies dans les images
- Développement de modèles d'IA personnalisés pour les besoins uniques de votre projet
- Intégration avec les systèmes SIG pour un flux de travail plus fluide
- Visualiser les modèles de données avec des cartes thermiques
Idéal pour :
- Équipes travaillant avec des images satellite, drone ou LiDAR
- Projets en agriculture, urbanisme et surveillance environnementale
- Les utilisateurs recherchent un outil sans code pour annoter et former rapidement des modèles
- Toute personne ayant besoin d'un suivi des changements en temps réel et d'une représentation visuelle des 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. CVAT
CVAT (Computer Vision Annotation Tool) est une plateforme open source conçue pour l'annotation d'images et de vidéos, principalement pour les tâches de vision par ordinateur. C'est un choix populaire auprès des équipes travaillant sur des projets d'apprentissage automatique et d'IA nécessitant la détection, la segmentation et le suivi d'objets. La plateforme prend en charge différents formats d'annotation et offre une interface intuitive, ce qui en fait un outil incontournable pour ceux qui cherchent à étiqueter efficacement de grands ensembles de données.
CVAT se distingue par son approche axée sur la flexibilité et la collaboration. Les équipes peuvent facilement collaborer sur des projets d'annotation, et la plateforme s'intègre parfaitement aux workflows d'apprentissage automatique, permettant aux utilisateurs d'exporter des données annotées pour un traitement ultérieur. Que vous travailliez sur un projet de recherche ou que vous ayez besoin d'étiqueter des données pour des applications commerciales, CVAT fournit les outils nécessaires pour gérer des tâches d'annotation complexes.
Caractéristiques principales :
- Open-source et personnalisable
- Prend en charge la détection, la segmentation et le suivi des objets
- Collaboration en temps réel pour l'annotation en équipe
- Intégration avec les pipelines d'apprentissage automatique
- Fonctionne avec différents formats d'image et de vidéo
Idéal pour :
- Les équipes d'IA et d'apprentissage automatique ont besoin d'un étiquetage précis des données
- Projets d'annotation à grande échelle nécessitant une collaboration d'équipe
- Les entreprises à la recherche d'un outil gratuit et open source
- Des équipes de recherche se concentrent sur les tâches de vision par ordinateur
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
3. Label Studio
Label Studio est un outil open source offrant un étiquetage flexible des données pour les images, le texte, l'audio et la vidéo. C'est une excellente option pour les projets de machine learning nécessitant l'annotation de divers types de données, structurées et non structurées. Conçu pour être convivial et personnalisable, Label Studio est un choix judicieux pour les équipes ayant des besoins d'annotation spécifiques.
Cet outil prend en charge un large éventail de types et de formats de données, permettant aux équipes d'annoter des données pour des projets impliquant la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et d'autres tâches liées à l'IA. Son caractère open source le rend économique et personnalisable, permettant aux utilisateurs de l'adapter aux besoins spécifiques de leurs projets sans avoir à investir un budget conséquent.
Caractéristiques principales :
- Open source et hautement personnalisable
- Prend en charge les annotations d'images, de vidéos, de textes et d'audio
- Collaboration en temps réel pour le travail en équipe
- Intégration transparente avec les flux de travail d'apprentissage automatique
- Interface facile à utiliser pour un étiquetage efficace des données
Idéal pour :
- Équipes ayant besoin d'étiqueter divers types de données pour l'apprentissage automatique
- Les entreprises à la recherche d'un outil gratuit et open source avec des options de personnalisation
- Projets impliquant la vision par ordinateur, le PNL et l'IA
- Équipes travaillant sur des tâches d'étiquetage de données nécessitant une collaboration en temps réel
Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :
- Site Web : labelstud.io
- LinkedIn : www.linkedin.com/company/heartex
- Twitter : x.com/labelstudiohq
4. LabelMe
LabelMe est un outil simple et open source d'annotation d'images. Il est particulièrement utile aux équipes qui doivent étiqueter rapidement des données pour des tâches de machine learning comme la détection et la segmentation d'objets. LabelMe prend en charge divers formats d'annotation, notamment les cadres englobants et les polygones, ce qui lui confère une flexibilité suffisante pour différents types de projets.
Bien qu'il s'agisse d'un outil relativement basique, la simplicité et l'accessibilité de LabelMe en font un choix idéal pour les projets de petite envergure ou les chercheurs disposant d'un budget limité. Son utilisation est open source, ce qui signifie que tout le monde peut l'utiliser gratuitement. Sa prise en main est simple, ce qui en fait une solution pratique pour les équipes qui n'ont pas besoin de la complexité d'outils d'annotation plus complexes.
Caractéristiques principales :
- Open source et libre d'utilisation
- Prend en charge les cadres de délimitation, les polygones et autres annotations
- Interface simple pour un étiquetage rapide des images
- Idéal pour les tâches de détection et de segmentation d'objets
- Personnalisable pour des besoins d'annotation spécifiques
Idéal pour :
- Projets d'annotation d'images à petite échelle
- Chercheurs ou équipes disposant d'un budget limité et ayant besoin d'une solution rapide
- Projets impliquant la détection et la segmentation d'objets
- Les utilisateurs à la recherche d'un outil d'annotation open source et gratuit
Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :
5. Scalab
Scalab est un outil d'annotation d'images flexible et open source, conçu pour les projets de grande envergure. Il prend en charge divers types d'annotations, comme les cadres de délimitation, les points clés et la segmentation, et est idéal pour les tâches de machine learning nécessitant des étiquettes précises et de haute qualité. Scalab est conçu pour évoluer et convient donc aussi bien aux petits qu'aux grands ensembles de données.
L'une des fonctionnalités qui distinguent Scalab est sa capacité de collaboration, qui permet aux équipes de collaborer sur des tâches d'annotation en temps réel. Que vous travailliez avec une petite équipe ou que vous ayez besoin d'un outil capable de gérer des jeux de données d'entreprise, Scalab offre une solution fiable pour un étiquetage efficace des données.
Caractéristiques principales :
- Open source et évolutif pour les grands ensembles de données
- Prend en charge les cadres de délimitation, les points clés et la segmentation
- Collaboration en temps réel pour l'annotation en équipe
- Personnalisable pour répondre aux exigences spécifiques du projet
- S'intègre aux flux de travail d'apprentissage automatique
Idéal pour :
- Équipes travaillant avec des ensembles de données volumineux et complexes
- Projets nécessitant une annotation d'image de haute qualité
- Les équipes d'apprentissage automatique se concentrent sur la détection et la segmentation d'objets
- Projets collaboratifs nécessitant des fonctionnalités d'annotation en équipe
Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :
- Site Web : www.scalabel.ai
6. Annotateur d'images VGG (VIA)
VGG Image Annotator (VIA) est un outil simple et open source développé par le Visual Geometry Group de l'Université d'Oxford. Conçu pour l'étiquetage d'images et de vidéos, il constitue un choix judicieux pour les équipes travaillant sur des tâches d'apprentissage automatique et d'IA, comme la détection et la segmentation d'objets. VIA s'exécute directement dans le navigateur ; aucune installation n'est donc nécessaire, ce qui le rend extrêmement facile d'accès et d'utilisation immédiate.
VIA se distingue par sa simplicité et son accessibilité. Il n'est pas surchargé de fonctionnalités inutiles, ce qui le rend idéal pour les petits projets ou les équipes qui recherchent simplement un outil d'annotation simple. Bien qu'il ne dispose pas des fonctionnalités avancées de certains autres outils, il offre les fonctionnalités essentielles pour un étiquetage rapide et efficace, notamment pour les chercheurs et les développeurs qui recherchent un outil simple.
Caractéristiques principales :
- Open source et basé sur un navigateur
- Prend en charge les tâches de détection et de segmentation d'objets
- Interface simple et conviviale
- Aucune installation requise
- Idéal pour les projets d'annotation à petite échelle
Idéal pour :
- Projets d'annotation d'images à petite échelle
- Chercheurs ou développeurs ayant besoin d'un outil simple et accessible
- Équipes à la recherche d'une solution open source et gratuite
- Les utilisateurs qui préfèrent un outil basé sur un navigateur sans installation
Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :
- Site Web : www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/via
- E-mail : vgg-webmasters@robots.ox.ac.takethisout.uk
- Twitter : x.com/Oxford_VGG
7. Étiquette MONAI
MONAI Label est un outil d'annotation d'images open source conçu pour l'imagerie médicale. Il fait partie du framework MONAI, dédié à l'IA dans le domaine de la santé. Cet outil aide les chercheurs et les équipes soignantes à annoter des images médicales pour des projets tels que la segmentation, la classification et la détection. MONAI Label s'intègre parfaitement aux logiciels d'imagerie médicale, ce qui le rend particulièrement utile aux équipes travaillant dans le domaine de la santé ou de la recherche médicale.
La force de MONAI Label réside dans son orientation vers le secteur de la santé. La plateforme est spécialement conçue pour l'annotation d'images médicales, permettant aux professionnels d'annoter facilement des scanners médicaux ou des images radiologiques. Grâce à son caractère open source, MONAI Label offre une solution flexible et économique aux équipes ayant besoin d'un étiquetage précis pour leurs modèles d'IA médicale.
Caractéristiques principales :
- Outil open source spécifiquement destiné à l'annotation d'images médicales
- Prend en charge les tâches de segmentation, de classification et de détection
- S'intègre aux logiciels d'imagerie médicale populaires
- Axé sur les applications de la recherche médicale et des soins de santé
- Personnalisable pour des cas d'utilisation médicale spécifiques
Idéal pour :
- Équipes de soins de santé et de recherche médicale travaillant avec l'imagerie médicale
- Projets nécessitant une annotation précise d'images médicales
- Équipes ayant besoin d'un outil d'annotation open source et personnalisable pour les soins de santé. Organisations intégrant l'annotation dans leurs flux de travail d'imagerie médicale.
Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :
- Site Web : monai.io
- LinkedIn : www.linkedin.com/company/projectmonai
- Twitter : x.com/ProjectMONAI
8. Annotely
Annotely est un logiciel d'annotation d'images qui permet aux équipes d'étiqueter des images pour des projets d'apprentissage automatique et d'IA. Son interface simple et intuitive permet des tâches telles que la détection d'objets et la segmentation d'images. Annotely se distingue par sa simplicité d'utilisation, permettant aux utilisateurs de se lancer directement dans l'annotation d'images sans configuration complexe ni apprentissage complexe.
Cet outil est particulièrement adapté aux projets de petite et moyenne envergure et constitue une excellente option pour les entreprises et les particuliers qui recherchent une solution fiable et gratuite pour l'étiquetage de leurs données. Annotely offre toutes les fonctionnalités de base nécessaires à l'annotation d'images et sa flexibilité le rend adaptable à différents types d'applications d'IA et de machine learning.
Caractéristiques principales :
- Interface utilisateur simple et intuitive
- Prend en charge les annotations de cadre de délimitation et de polygone
- Idéal pour les tâches de détection et de segmentation d'objets
- Personnalisable pour différents besoins d'annotation
- Gratuit et accessible pour les projets de petite et moyenne envergure
Idéal pour :
- Petites et moyennes équipes ayant besoin d'un outil d'annotation rapide et facile
- Projets impliquant la détection et la segmentation d'objets
- Les utilisateurs qui souhaitent un outil accessible et gratuit pour étiqueter les images
- Entreprises ayant besoin d'un logiciel d'annotation d'images fiable
Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :
- Site Web : annotely.com
- Twitter : x.com/@annotely
Conclusion
Choisir les bons outils d'annotation gratuits est crucial pour optimiser l'étiquetage des données dans les projets d'apprentissage automatique et d'IA. Ces outils simplifient la préparation de vos jeux de données, que ce soit pour la détection d'objets, la segmentation d'images ou d'autres tâches d'IA. Des solutions open source basiques aux plateformes plus riches en fonctionnalités, il existe des options adaptées à tous les besoins et à toutes les tailles de projet.
Les meilleurs outils accélèrent non seulement l'annotation, mais garantissent également la précision des données, essentielle à la création de modèles d'IA fiables. Grâce à de nombreux outils offrant des fonctionnalités collaboratives et des capacités d'intégration, les équipes peuvent collaborer efficacement sur de grands ensembles de données. Quelle que soit l'ampleur ou la complexité de votre projet, un outil d'annotation adapté vous permet de gagner du temps et de garantir que les données sont prêtes pour l'entraînement de vos modèles.