आपकी डेटा लेबलिंग प्रक्रिया को बेहतर बनाने के लिए सर्वश्रेष्ठ इमेज एनोटेशन ऐप्स

मशीन लर्निंग, कंप्यूटर विज़न और AI प्रोजेक्ट्स में इमेज एनोटेशन एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। चाहे आप ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, क्लासिफिकेशन या सेगमेंटेशन के लिए इमेज लेबलिंग कर रहे हों, सही ऐप इस प्रक्रिया को आसान बनाने में मदद कर सकता है। हालाँकि यह एक थकाऊ काम लग सकता है, लेकिन ये टूल इसे आसान और तेज़ बनाते हैं, खासकर बड़े डेटासेट के साथ काम करते समय। इस लेख में, हम उन बेहतरीन इमेज एनोटेशन ऐप्स के बारे में बता रहे हैं जो आपकी परियोजनाओं को आगे बढ़ा सकते हैं, उत्पादकता बढ़ा सकते हैं और आपके एनोटेशन कार्यों को और भी कुशल बना सकते हैं।

अगर आप गुणवत्ता से समझौता किए बिना एनोटेशन प्रक्रिया को तेज़ करना चाहते हैं, या बस एक ऐसे टूल की तलाश में हैं जो टीमों को सहजता से सहयोग करने में मदद करे, तो यहाँ आपके लिए कुछ न कुछ ज़रूर है। आइए इन ऐप्स को देखें और देखें कि ये आपकी डेटा लेबलिंग ज़रूरतों में कैसे मदद कर सकते हैं।

1. फ्लाईपिक्स एआई

फ्लाईपिक्स एआई में, हम भू-स्थानिक डेटा को सुलभ और क्रियाशील बनाने में विशेषज्ञ हैं। हमारा प्लेटफ़ॉर्म उपयोगकर्ताओं को वस्तुओं का पता लगाने, परिवर्तनों को ट्रैक करने और उपग्रह व हवाई चित्रों में विसंगतियों का पता लगाने में मदद करने के लिए बनाया गया है। यह उपकरण विशेष रूप से उन उद्योगों के लिए उपयोगी है जिन्हें पृथ्वी की सतह का विस्तृत विश्लेषण करने की आवश्यकता होती है, जैसे कृषि, शहरी नियोजन और पर्यावरण निगरानी। इमेज एनोटेशन ऐप्स के लिए, हम एक सुव्यवस्थित समाधान प्रदान करते हैं जो मशीन लर्निंग कार्यों के लिए छवियों को लेबल करने और एनोटेट करने की सटीकता को बढ़ाता है।

हमने FlyPix AI को उपयोगकर्ता-अनुकूल और बिना कोड वाला डिज़ाइन किया है, इसलिए आपको कस्टम AI मॉडल बनाने के लिए विशेषज्ञ होने की आवश्यकता नहीं है। ड्रोन, उपग्रह और LiDAR जैसे विभिन्न डेटा स्रोतों के समर्थन के साथ, FlyPix AI बहुमुखी है और विभिन्न प्रकार की परियोजनाओं के लिए अनुकूलनीय है। चाहे आप किसी छोटे डेटासेट के साथ काम कर रहे हों या किसी बड़े संगठन के साथ, FlyPix AI रीयल-टाइम एनालिटिक्स, सहयोगी सुविधाएँ और व्यापक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन विकल्प प्रदान करता है, जिससे यह एनोटेटेड छवियों के साथ काम करने वाली टीमों के लिए एक प्रभावी उपकरण बन जाता है।

प्रमुख विशेषताऐं:

• ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, सेगमेंटेशन और विसंगति का पता लगाने के लिए नो-कोड प्लेटफ़ॉर्म
• उपग्रह, ड्रोन, हाइपरस्पेक्ट्रल, LiDAR और SAR छवियों का समर्थन करता है
• छवि एनोटेशन के लिए कस्टम AI मॉडल को प्रशिक्षित करने हेतु इंटरैक्टिव उपकरण
• डैशबोर्ड, हीटमैप और परिवर्तन ट्रैकिंग के साथ वास्तविक समय विश्लेषण
• एंटरप्राइज़-ग्रेड सुविधाएँ जैसे API एक्सेस और मल्टीस्पेक्ट्रल प्रोसेसिंग

सेवाएं:

• भूस्थानिक वस्तु का पता लगाना और स्थानीयकरण
• छवियों में परिवर्तन और विसंगति का पता लगाना
• समय के साथ वस्तुओं की गतिशील ट्रैकिंग
• अनुकूलित विश्लेषण के लिए कस्टम AI मॉडल का विकास
• मौजूदा जीआईएस प्रणालियों के साथ निर्बाध एकीकरण
• डेटा में पैटर्न को विज़ुअलाइज़ करने के लिए हीटमैप जनरेशन

सर्वश्रेष्ठ के लिए:

• भू-स्थानिक डेटा और छवि एनोटेशन कार्यों पर काम करने वाली टीमें
• कृषि, शहरी नियोजन और पर्यावरण निगरानी जैसे उद्योग
• कस्टम AI मॉडल बनाने के लिए नो-कोड समाधान की आवश्यकता वाले उपयोगकर्ता
• बड़े पैमाने की परियोजनाएँ जिनके लिए वास्तविक समय विश्लेषण और सहयोग की आवश्यकता होती है

संपर्क और सोशल मीडिया जानकारी:

• वेबसाइट: फ्लाईपिक्स.ai
• पता: रॉबर्ट-बॉश-स्ट्रीट 7, 64293 डार्मस्टाट, जर्मनी
• फ़ोन: +49 6151 2776497
• ईमेल: info@flypix.ai 
• लिंक्डइन: www.linkedin.com/company/flypix-ai

2. रोबोफ्लो

रोबोफ्लो एक इमेज एनोटेशन प्लेटफ़ॉर्म है जिसका उपयोग मुख्य रूप से मशीन लर्निंग कार्यों जैसे ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, इमेज क्लासिफिकेशन और सेगमेंटेशन के लिए किया जाता है। यह उपयोगकर्ताओं को इमेज एनोटेट करने, मॉडल्स को प्रशिक्षित करने और AI प्रोजेक्ट्स के लिए डेटासेट तैयार करने की सुविधा देता है। यह प्लेटफ़ॉर्म विभिन्न प्रकार के एनोटेशन का समर्थन करता है और TensorFlow और PyTorch सहित लोकप्रिय मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क के साथ संगत है, जिससे यह उन टीमों के लिए बहुमुखी हो जाता है जिन्हें एक सुव्यवस्थित वर्कफ़्लो की आवश्यकता होती है।

मैन्युअल लेबलिंग के अलावा, रोबोफ़्लो एनोटेशन प्रक्रिया को तेज़ करने में मदद के लिए एआई-समर्थित उपकरण भी प्रदान करता है। यह डेटासेट प्रबंधन के लिए भी उपकरण प्रदान करता है और उपयोगकर्ताओं को मॉडल प्रशिक्षण के लिए लेबल किए गए डेटा को सीधे निर्यात करने की अनुमति देता है। रोबोफ़्लो विशेष रूप से उन कंप्यूटर विज़न परियोजनाओं पर काम करने वाली टीमों के लिए उपयुक्त है जिन्हें बड़े डेटासेट की कुशल और सटीक लेबलिंग की आवश्यकता होती है।

प्रमुख विशेषताऐं:

• ऑब्जेक्ट का पता लगाने, वर्गीकरण और विभाजन का समर्थन करता है
• TensorFlow और PyTorch जैसे मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क के साथ एकीकरण
• तेज़ लेबलिंग के लिए AI-सहायता प्राप्त एनोटेशन टूल
• टीमों के लिए वास्तविक समय सहयोग सुविधाएँ
• छोटे और बड़े दोनों डेटासेट के लिए स्केलेबल

सर्वश्रेष्ठ के लिए:

• मशीन लर्निंग और एआई टीमें कंप्यूटर विज़न पर काम कर रही हैं
• TensorFlow या PyTorch के साथ एकीकरण की आवश्यकता वाली परियोजनाएँ
• प्रक्रिया को गति देने के लिए टीमों को AI-सहायता प्राप्त एनोटेशन की आवश्यकता है
• मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण के लिए बड़े डेटासेट को संभालने वाले उपयोगकर्ता

संपर्क और सोशल मीडिया जानकारी:

• वेबसाइट: roboflow.com
• लिंक्डइन: www.linkedin.com/company/roboflow-ai
• ट्विटर: x.com/roboflow

3. सीवीएटी

CVAT (कंप्यूटर विज़न एनोटेशन टूल) एक ओपन-सोर्स इमेज और वीडियो एनोटेशन टूल है। इंटेल द्वारा विकसित, यह ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, सेगमेंटेशन और ट्रैकिंग जैसे कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह बाउंडिंग बॉक्स, पॉलीगॉन और कीपॉइंट सहित विभिन्न एनोटेशन फ़ॉर्मेट को सपोर्ट करता है। CVAT का उपयोग मुख्य रूप से कंप्यूटर विज़न कार्यों पर काम करने वाली टीमों द्वारा किया जाता है और यह सहयोगी एनोटेशन का समर्थन करता है जिससे कई उपयोगकर्ता एक साथ एक प्रोजेक्ट पर काम कर सकते हैं।

CVAT की एक खूबी इसकी ओपन-सोर्स प्रकृति है, जिसका अर्थ है कि इसका उपयोग मुफ़्त है और इसे किसी परियोजना की विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार संशोधित किया जा सकता है। यह प्लेटफ़ॉर्म मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क के साथ एकीकृत हो सकता है, जिससे टीमें डेटा एनोटेट करने से लेकर AI मॉडल्स के प्रशिक्षण के लिए इसका उपयोग करने तक तेज़ी से संक्रमण कर सकती हैं। यह CVAT को विभिन्न प्रकार की कंप्यूटर विज़न परियोजनाओं के लिए उपयुक्त एक लचीला उपकरण बनाता है।

प्रमुख विशेषताऐं:

• ओपन-सोर्स और उपयोग हेतु निःशुल्क
• एनोटेशन के लिए बाउंडिंग बॉक्स, बहुभुज और कीपॉइंट का समर्थन करता है
• टीम-आधारित एनोटेशन के लिए वास्तविक समय सहयोग
• मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क के साथ एकीकृत
• विशिष्ट एनोटेशन आवश्यकताओं के लिए अनुकूलन योग्य

सर्वश्रेष्ठ के लिए:

• वस्तु पहचान, विभाजन और ट्रैकिंग पर काम करने वाली टीमें
• सहयोगात्मक एनोटेशन परियोजनाओं के लिए एकाधिक उपयोगकर्ताओं की आवश्यकता होती है
• टीमों को एक निःशुल्क, ओपन-सोर्स समाधान की आवश्यकता है
• वे परियोजनाएँ जिनके लिए मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो के साथ एकीकरण की आवश्यकता होती है

संपर्क और सोशल मीडिया जानकारी:

• वेबसाइट: www.cvat.ai
• लिंक्डइन: www.linkedin.com/company/cvat-ai
• फेसबुक: www.facebook.com/cvat.corp

4. लेबलमी

लेबलमी (LabelMe) एमआईटी के सीएसएआईएल द्वारा विकसित एक मुफ़्त, ओपन-सोर्स एनोटेशन टूल है। इसे बाउंडिंग बॉक्स, पॉलीगॉन और पॉइंट्स का उपयोग करके ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और सेगमेंटेशन जैसे इमेज लेबलिंग कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है। लेबलमी एक सरल टूल है जिसका उपयोग सीधे वेब ब्राउज़र से किया जा सकता है, जिससे इंस्टॉलेशन या जटिल सेटअप की आवश्यकता के बिना इमेज तक पहुँचना और एनोटेट करना आसान हो जाता है।

चूँकि लेबलमी एक ओपन-सोर्स है, यह सीमित संसाधनों वाले उपयोगकर्ताओं या टीमों के लिए या उन लोगों के लिए आदर्श है जो ऐसे टूल का उपयोग करना पसंद करते हैं जिसे वे संशोधित कर सकें। हालाँकि इसमें अधिक उन्नत एनोटेशन प्लेटफ़ॉर्म की सभी सुविधाएँ नहीं हो सकती हैं, लेकिन इसकी सरलता इसे बुनियादी एनोटेशन कार्यों के लिए, विशेष रूप से शोध वातावरण में या छोटे पैमाने की परियोजनाओं के लिए, प्रभावी बनाती है।

प्रमुख विशेषताऐं:

• ओपन-सोर्स और उपयोग हेतु निःशुल्क
• बाउंडिंग बॉक्स, बहुभुज और बिंदुओं का समर्थन करता है
• किसी इंस्टॉलेशन की आवश्यकता नहीं, सीधे ब्राउज़र में चलता है
• सरल, सहज इंटरफ़ेस
• छोटे से मध्यम एनोटेशन परियोजनाओं के लिए सबसे उपयुक्त

सर्वश्रेष्ठ के लिए:

• छोटे से मध्यम आकार की एनोटेशन परियोजनाएँ
• छवि एनोटेशन के लिए निःशुल्क, सरल टूल की तलाश कर रहे उपयोगकर्ता
• वस्तु पहचान और विभाजन पर काम करने वाली अनुसंधान टीमें या शौकिया लोग
• वे उपयोगकर्ता जिन्हें हल्के, ब्राउज़र-आधारित टूल की आवश्यकता है

संपर्क और सोशल मीडिया जानकारी:

• वेबसाइट: लेबलमी.आईओ
• ई-मेल: kentaro@labelme.io
• ट्विटर: x.com/labelmeai

5. लेबल स्टूडियो

लेबल स्टूडियो एक ओपन-सोर्स डेटा लेबलिंग प्लेटफ़ॉर्म है जो इमेज, टेक्स्ट, ऑडियो और वीडियो एनोटेशन सहित कई तरह के एनोटेशन कार्यों का समर्थन करता है। यह अत्यधिक अनुकूलन योग्य है, जिससे उपयोगकर्ता अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार प्लेटफ़ॉर्म को अनुकूलित कर सकते हैं, चाहे वह ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, वर्गीकरण, या टेक्स्ट वर्गीकरण के लिए हो। लेबल स्टूडियो का लचीलापन इसे न केवल कंप्यूटर विज़न, बल्कि विभिन्न मशीन लर्निंग परियोजनाओं के लिए उपयुक्त बनाता है।

एनोटेशन के अलावा, लेबल स्टूडियो सहयोगी सुविधाएँ भी प्रदान करता है, जिससे कई टीम सदस्य एक ही प्रोजेक्ट पर रीयल-टाइम में काम कर सकते हैं। यह मशीन लर्निंग पाइपलाइनों के साथ अच्छी तरह से एकीकृत होता है, जिससे उपयोगकर्ता मॉडल प्रशिक्षण के लिए लेबल किए गए डेटा को तेज़ी से निर्यात कर सकते हैं। लेबल स्टूडियो ओपन-सोर्स है, जो टीमों को इसे मुफ़्त में इस्तेमाल करने और अपनी परियोजना की विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार इसे संशोधित करने की अनुमति देता है।

प्रमुख विशेषताऐं:

• छवि, पाठ, ऑडियो और वीडियो एनोटेशन का समर्थन करता है
• विभिन्न एनोटेशन कार्यों के लिए अनुकूलन योग्य इंटरफ़ेस
• टीमों के लिए वास्तविक समय सहयोग
• मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो के साथ एकीकरण
• ओपन-सोर्स और उपयोग हेतु निःशुल्क

सर्वश्रेष्ठ के लिए:

• कई डेटा प्रकारों (छवियां, पाठ, ऑडियो, वीडियो) के साथ काम करने वाली टीमें
• अनुकूलन योग्य वर्कफ़्लो की आवश्यकता वाली परियोजनाएँ
• एआई टीमें मशीन लर्निंग मॉडल में एनोटेशन को एकीकृत कर रही हैं
• ओपन-सोर्स, लचीले एनोटेशन टूल की तलाश करने वाले उपयोगकर्ता

संपर्क और सोशल मीडिया जानकारी:

• वेबसाइट: labelstud.io
• लिंक्डइन: www.linkedin.com/company/heartex
• ट्विटर: x.com/labelstudiohq

6. स्केल एआई

स्केल एआई एक डेटा लेबलिंग प्लेटफ़ॉर्म है जिसे मशीन लर्निंग परियोजनाओं के लिए छवियों, वीडियो और अन्य प्रकार के डेटा पर टिप्पणी करने की प्रक्रिया को सरल बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह प्लेटफ़ॉर्म विभिन्न प्रकार के एनोटेशन का समर्थन करता है, जिसमें ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, इमेज सेगमेंटेशन और वर्गीकरण शामिल हैं। स्केल एआई उच्च-गुणवत्ता वाला लेबल वाला डेटा प्रदान करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल और मानव एनोटेटर्स के संयोजन का उपयोग करता है जो मॉडल प्रशिक्षण के लिए तैयार है।

स्केल एआई उच्च सटीकता और दक्षता पर केंद्रित है, जो गुणवत्ता नियंत्रण और रीयल-टाइम परियोजना प्रबंधन के लिए उपकरण प्रदान करता है। यह कई मशीन लर्निंग पाइपलाइनों के साथ एकीकरण प्रदान करता है, जिससे मॉडल प्रशिक्षण वर्कफ़्लो में सीधे डेटा का निर्बाध निर्यात संभव होता है। स्केल एआई का उपयोग स्वायत्त वाहनों, ई-कॉमर्स और स्वास्थ्य सेवा जैसे उद्योगों में टीमों द्वारा किया जाता है, जिन्हें बड़े पैमाने पर एनोटेट किए गए डेटासेट की आवश्यकता होती है।

प्रमुख विशेषताऐं:

• छवि विभाजन, वस्तु पहचान और वर्गीकरण का समर्थन करता है
• डेटा एनोटेशन के लिए मानव-सहायता प्राप्त AI उपकरण
• वास्तविक समय परियोजना प्रबंधन और गुणवत्ता नियंत्रण उपकरण
• मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क के साथ एकीकरण
• उच्च-मात्रा डेटा लेबलिंग क्षमताएं

सर्वश्रेष्ठ के लिए:

• बड़े पैमाने पर छवि और वीडियो एनोटेशन परियोजनाओं पर काम करने वाली टीमें
• स्वचालित वाहनों और स्वास्थ्य सेवा जैसे उद्योगों को उच्च गुणवत्ता वाले लेबल वाले डेटा की आवश्यकता है
• ऐसी परियोजनाएँ जिनके लिए वास्तविक समय सहयोग और गुणवत्ता नियंत्रण की आवश्यकता होती है
• टीमों को AI मॉडल के साथ सहज एकीकरण की आवश्यकता है

संपर्क और सोशल मीडिया जानकारी:

• वेबसाइट: scale.com
• लिंक्डइन: www.linkedin.com/company/scaleai
• ट्विटर: x.com/scale_ai
• फेसबुक: www.facebook.com/scaleapi

7. सुपरएनोटेट

सुपरएनोटे एक ऐसा टूल है जिसे ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और सेगमेंटेशन जैसे इमेज एनोटेशन कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह बाउंडिंग बॉक्स, पॉलीगॉन और कीपॉइंट्स के साथ इमेज लेबल करने के लिए एक व्यापक प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करता है। इस प्लेटफ़ॉर्म की एक खूबी इसकी स्केलिंग क्षमता है, जो इसे छोटे और बड़े दोनों तरह के एनोटेशन प्रोजेक्ट्स के लिए उपयुक्त बनाती है। सुपरएनोटे का यूज़र इंटरफ़ेस टीमों को रीयल-टाइम में सहयोग करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो इसे टीम-आधारित प्रोजेक्ट्स के लिए एक प्रभावी टूल बनाता है।

इस प्लेटफ़ॉर्म में AI-संचालित सुविधाएँ भी शामिल हैं जो इमेज एनोटेशन में सहायता करती हैं, जिससे उपयोगकर्ता डेटा को तेज़ी से और कम मैन्युअल इनपुट के साथ एनोटेट कर सकते हैं। सुपरएनोटेट का उपयोग कंप्यूटर विज़न प्रोजेक्ट्स पर काम करने वाली टीमों द्वारा व्यापक रूप से किया जाता है, और यह मशीन लर्निंग मॉडल के साथ वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित करने के लिए विभिन्न एकीकरण विकल्प प्रदान करता है।

प्रमुख विशेषताऐं:

• ऑब्जेक्ट पहचान, विभाजन और मुख्य बिंदु लेबलिंग का समर्थन करता है
• तेज़ एनोटेशन के लिए AI-संचालित उपकरण
• टीम परियोजनाओं के लिए वास्तविक समय सहयोग सुविधाएँ
• निर्बाध वर्कफ़्लो के लिए मशीन लर्निंग मॉडल के साथ एकीकरण
• बड़े डेटासेट के लिए स्केलेबल

सर्वश्रेष्ठ के लिए:

• ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और सेगमेंटेशन जैसे कंप्यूटर विज़न कार्यों पर काम करने वाली टीमें
• टीम के सदस्यों के बीच वास्तविक समय सहयोग की आवश्यकता वाली परियोजनाएँ
• मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करने वाली और निर्बाध एकीकरण चाहने वाली टीमें
• बड़े एनोटेशन प्रोजेक्ट्स के लिए स्केलेबल टूल की आवश्यकता वाले उपयोगकर्ता

संपर्क और सोशल मीडिया जानकारी:

• वेबसाइट: www.superannotate.com
• लिंक्डइन: www.linkedin.com/company/superannotate
• ट्विटर: x.com/superannotate
• फेसबुक: www.facebook.com/superannotate

8. डेटालूप

डेटालूप एक इमेज एनोटेशन टूल है जिसे कंप्यूटर विज़न प्रोजेक्ट्स को सपोर्ट करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह टीमों को ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, सेगमेंटेशन और क्लासिफिकेशन जैसे कार्यों के लिए इमेज, वीडियो और अन्य मीडिया प्रकारों को एनोटेट करने में मदद करता है। डेटालूप को स्केलेबिलिटी के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे यह छोटे और बड़े दोनों तरह के डेटासेट के लिए उपयुक्त है। यह लेबलिंग प्रक्रिया को तेज़ करने के लिए AI-असिस्टेड एनोटेशन टूल प्रदान करता है, और इसका प्लेटफ़ॉर्म विभिन्न टीमों और प्रोजेक्ट्स की विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप अनुकूलन योग्य है।

डेटालूप व्यापक डेटा प्रबंधन उपकरण भी प्रदान करता है, जिससे लेबल किए गए डेटासेट को व्यवस्थित और प्रबंधित करना आसान हो जाता है। यह मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो के साथ सहजता से एकीकृत होता है, जिससे एनोटेटेड डेटा को मॉडल प्रशिक्षण प्रक्रियाओं में आसानी से स्थानांतरित किया जा सकता है। डेटालूप का उपयोगकर्ता-अनुकूल इंटरफ़ेस और मज़बूत उपकरण इसे बड़े पैमाने पर कंप्यूटर विज़न परियोजनाओं पर काम करने वाली टीमों के लिए एक मूल्यवान प्लेटफ़ॉर्म बनाते हैं।

प्रमुख विशेषताऐं:

• ऑब्जेक्ट का पता लगाने, विभाजन और वर्गीकरण का समर्थन करता है
• तेज़ लेबलिंग के लिए AI-सहायता प्राप्त एनोटेशन टूल
• विभिन्न एनोटेशन आवश्यकताओं के लिए अनुकूलन योग्य वर्कफ़्लो
• मशीन लर्निंग मॉडल के साथ सहज एकीकरण
• लेबल किए गए डेटा को व्यवस्थित करने के लिए व्यापक डेटा प्रबंधन उपकरण

सर्वश्रेष्ठ के लिए:

• कंप्यूटर विज़न परियोजनाओं के लिए बड़े डेटासेट के साथ काम करने वाली टीमें
• वे परियोजनाएँ जिनमें मशीन लर्निंग मॉडल के लिए उच्च-गुणवत्ता वाले लेबल वाले डेटा की आवश्यकता होती है
• दक्षता के लिए AI-सहायता प्राप्त एनोटेशन की आवश्यकता वाले उपयोगकर्ता
• विशिष्ट कार्यों के लिए अनुकूलन योग्य वर्कफ़्लोज़ की तलाश करने वाली टीमें

संपर्क और सोशल मीडिया जानकारी:

• वेबसाइट: dataloop.ai
• पता: 2 सपीर स्ट्रीट, हर्ज़लिया, डाकघर 12580, 4685206, इज़राइल
• ई-मेल: info@dataloop.ai
• लिंक्डइन: www.linkedin.com/company/dataloop

9. पर्यवेक्षण करें

सुपरवाइज़ली एक ऐसा प्लेटफ़ॉर्म है जो इमेज और वीडियो एनोटेशन के लिए टूल प्रदान करता है, जिन्हें ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और सेगमेंटेशन जैसे कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसमें बाउंडिंग बॉक्स, पॉलीगॉन और सिमेंटिक सेगमेंटेशन टूल जैसी सुविधाएँ उपलब्ध हैं। सुपरवाइज़ली अत्यधिक अनुकूलन योग्य है और इसका उपयोग छोटे और बड़े दोनों तरह के एनोटेशन प्रोजेक्ट्स के लिए किया जा सकता है। यह प्लेटफ़ॉर्म सहयोगात्मक कार्य का भी समर्थन करता है, जिससे टीमें रीयल-टाइम में एक साथ डेटा एनोटेट कर सकती हैं।

सुपरवाइजली मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क के साथ एकीकृत होकर, एनोटेशन से लेकर मॉडल प्रशिक्षण तक एक कुशल वर्कफ़्लो प्रदान करता है। इसकी मज़बूत विशेषताएँ और मापनीयता इसे जटिल कंप्यूटर विज़न परियोजनाओं पर काम करने वाली टीमों के लिए उपयुक्त बनाती हैं, जिन्हें उच्च-गुणवत्ता वाले लेबल वाले डेटा की आवश्यकता होती है।

प्रमुख विशेषताऐं:

• ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, सेगमेंटेशन और कीपॉइंट एनोटेशन का समर्थन करता है
• टीम परियोजनाओं के लिए वास्तविक समय सहयोग सुविधाएँ
• निर्बाध वर्कफ़्लो के लिए मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क के साथ एकीकरण
• विशिष्ट एनोटेशन कार्यों के लिए अनुकूलन योग्य
• छोटे और बड़े दोनों परियोजनाओं के लिए स्केलेबल

सर्वश्रेष्ठ के लिए:

• कंप्यूटर विज़न और मशीन लर्निंग कार्यों पर काम करने वाली टीमें
• सहयोगात्मक एनोटेशन परियोजनाओं के लिए वास्तविक समय पर काम करने की आवश्यकता होती है
• उपयोगकर्ता एनोटेट किए गए डेटा को सीधे मशीन लर्निंग मॉडल में एकीकृत कर रहे हैं
• ऐसी परियोजनाएँ जिनके लिए उच्च-गुणवत्ता वाले, स्केलेबल एनोटेशन टूल की आवश्यकता होती है

संपर्क और सोशल मीडिया जानकारी:

• वेबसाइट: superveisley.com
• ई-मेल: hello@supervisely.com
• लिंक्डइन: www.linkedin.com/company/deep-systems
• ट्विटर: x.com/supervisely_ai

10. वीजीजी इमेज एनोटेटर (वीआईए)

वीजीजी इमेज एनोटेटर (वीआईए) एक ओपन-सोर्स इमेज एनोटेशन टूल है जिसे ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और सेगमेंटेशन जैसे कार्यों में मदद के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह हल्का और ब्राउज़र-आधारित है, जिससे इसे बिना इंस्टॉलेशन के इस्तेमाल किया जा सकता है। वीआईए उपयोगकर्ताओं को बाउंडिंग बॉक्स, पॉलीगॉन और पॉइंट्स के साथ इमेज और वीडियो एनोटेट करने की सुविधा देता है, जिससे यह विभिन्न कंप्यूटर विज़न कार्यों के लिए एक बहुमुखी टूल बन जाता है।

VIA छोटे से मध्यम स्तर के एनोटेशन प्रोजेक्ट्स के लिए विशेष रूप से उपयोगी है। इसका उपयोग आसान है, इसका इंटरफ़ेस साफ़-सुथरा है, और यह उन शोधकर्ताओं और टीमों के लिए उपयुक्त है जिन्हें एक मुफ़्त, ओपन-सोर्स टूल की ज़रूरत है। उन्नत सुविधाओं का अभाव इसे बुनियादी कार्यों के लिए एक हल्का विकल्प बनाता है, जबकि मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स के लिए आवश्यक एनोटेशन क्षमताएँ प्रदान करता है।

प्रमुख विशेषताऐं:

• ओपन-सोर्स और उपयोग हेतु निःशुल्क
• ब्राउज़र-आधारित, बिना किसी इंस्टॉलेशन की आवश्यकता के
• बाउंडिंग बॉक्स, बहुभुज और बिंदुओं का समर्थन करता है
• सरल, उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफ़ेस
• छोटे से मध्यम स्तर के एनोटेशन कार्यों के लिए सर्वोत्तम

सर्वश्रेष्ठ के लिए:

• छोटे से मध्यम स्तर की एनोटेशन परियोजनाएँ
• सरल, निःशुल्क, ओपन-सोर्स टूल की तलाश में उपयोगकर्ता
• वस्तु पहचान और विभाजन पर काम कर रहे शोधकर्ता
• वे टीमें जिन्हें बुनियादी कार्यों के लिए हल्के एनोटेशन टूल की आवश्यकता होती है

संपर्क और सोशल मीडिया जानकारी:

• वेबसाइट: www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/via
• ई‑मेल: vgg-webmasters@robots.ox.ac.takethisout.uk
• ट्विटर: x.com/Oxford_VGG

11. वी7

V7 एक व्यापक एनोटेशन प्लेटफ़ॉर्म है जो ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, इमेज सेगमेंटेशन और वर्गीकरण कार्यों के लिए उपकरण प्रदान करता है। यह उपयोगकर्ताओं को विभिन्न प्रकार के एनोटेशन जैसे बाउंडिंग बॉक्स, पॉलीगॉन और कीपॉइंट्स के साथ इमेज और वीडियो एनोटेट करने की अनुमति देता है। इस प्लेटफ़ॉर्म को लचीलेपन को ध्यान में रखकर डिज़ाइन किया गया है, जो छोटे पैमाने की परियोजनाओं से लेकर बड़े, एंटरप्राइज़-स्तरीय डेटासेट तक, सभी का समर्थन करता है।

V7 की एक प्रमुख खूबी इसकी AI-सहायता प्राप्त एनोटेशन क्षमताएँ हैं, जो उपयोगकर्ताओं को एनोटेशन प्रक्रिया के कुछ हिस्सों को स्वचालित करके उसे तेज़ करने में मदद करती हैं। V7 रीयल-टाइम सहयोग का भी समर्थन करता है, जिससे टीमें बड़े डेटासेट पर एक साथ काम कर सकती हैं, जिससे यह कई योगदानकर्ताओं वाली टीमों के लिए आदर्श बन जाता है। मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क के साथ इसका एकीकरण एनोटेशन से लेकर मॉडल प्रशिक्षण तक की प्रक्रिया को और भी सरल बनाता है।

प्रमुख विशेषताऐं:

• ऑब्जेक्ट पहचान, छवि विभाजन और वर्गीकरण का समर्थन करता है
• प्रक्रिया को गति देने के लिए AI-सहायता प्राप्त एनोटेशन
• टीमों के लिए वास्तविक समय सहयोग
• मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क के साथ एकीकरण
• छोटे और बड़े दोनों डेटासेट के लिए स्केलेबल

सर्वश्रेष्ठ के लिए:

• वस्तु पहचान और छवि विभाजन कार्यों पर काम करने वाली टीमें
• कई टीम सदस्यों के बीच सहयोग की आवश्यकता वाली परियोजनाएं
• एनोटेशन गति में सुधार के लिए AI-सहायता प्राप्त टूल की तलाश कर रहे उपयोगकर्ता
• जटिल डेटासेट वाली बड़े पैमाने की परियोजनाएँ

संपर्क और सोशल मीडिया जानकारी:

• वेबसाइट: www.v7labs.com
• पता: 201 स्पीयर स्ट्रीट, सुइट 1100, सैन फ्रांसिस्को, CA 94105
• लिंक्डइन: www.linkedin.com/company/v7labs
• ट्विटर: x.com/v7labs

12. लेबलबॉक्स

लेबलबॉक्स एक डेटा लेबलिंग प्लेटफ़ॉर्म है जो इमेज एनोटेशन और अन्य मशीन लर्निंग कार्यों के लिए उपकरण प्रदान करता है। यह ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, इमेज क्लासिफिकेशन और सेगमेंटेशन को सपोर्ट करता है, और बाउंडिंग बॉक्स, पॉलीगॉन और कीपॉइंट जैसे विभिन्न एनोटेशन टूल प्रदान करता है। लेबलबॉक्स को उच्च स्केलेबिलिटी के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो इसे छोटी टीमों और बड़े उद्यमों, दोनों के लिए उपयुक्त बनाता है।

इस प्लेटफ़ॉर्म में सहयोगात्मक एनोटेशन की सुविधाएँ शामिल हैं, जिससे टीमें बड़ी परियोजनाओं पर एक साथ काम कर सकती हैं। लेबलबॉक्स गुणवत्ता नियंत्रण के लिए अंतर्निहित उपकरण भी प्रदान करता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि एनोटेट किया गया डेटा सटीक और सुसंगत हो। यह प्लेटफ़ॉर्म मशीन लर्निंग पाइपलाइनों के साथ आसानी से एकीकृत हो जाता है, जिससे उपयोगकर्ता डेटा लेबलिंग से लेकर मॉडल प्रशिक्षण तक सहजता से आगे बढ़ सकते हैं।

प्रमुख विशेषताऐं:

• ऑब्जेक्ट पहचान, छवि वर्गीकरण और विभाजन का समर्थन करता है
• टीम-आधारित एनोटेशन के लिए सहयोगात्मक सुविधाएँ
• सटीक डेटा लेबलिंग के लिए अंतर्निहित गुणवत्ता नियंत्रण उपकरण
• छोटे और बड़े दोनों परियोजनाओं के लिए स्केलेबल
• मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो के साथ एकीकरण

सर्वश्रेष्ठ के लिए:

• वस्तु पहचान, छवि वर्गीकरण और विभाजन कार्यों पर काम करने वाली टीमें
• उच्च गुणवत्ता नियंत्रण और सटीक डेटा की आवश्यकता वाली परियोजनाएं
• बड़े पैमाने पर छवि एनोटेशन पर काम करने वाले उद्यम या टीमें
• वे उपयोगकर्ता जिन्हें मशीन लर्निंग मॉडल के साथ सहज एकीकरण की आवश्यकता है

संपर्क और सोशल मीडिया जानकारी:

• वेबसाइट: labelbox.com

13. मोनाई लेबल

MONAI लेबल चिकित्सा इमेजिंग क्षेत्र पर केंद्रित एक विशेष उपकरण है, जिसे सीटी स्कैन और एमआरआई जैसी चिकित्सा छवियों की व्याख्या करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह चिकित्सा छवि डेटासेट में विभाजन, वर्गीकरण और वस्तु पहचान के लिए व्याख्या क्षमताएँ प्रदान करता है। MONAI लेबल व्यापक MONAI (AI के लिए मेडिकल ओपन नेटवर्क) ढाँचे का एक हिस्सा है, जिसका उद्देश्य स्वास्थ्य सेवा और चिकित्सा इमेजिंग में गहन शिक्षण को बेहतर बनाना है।

MONAI लेबल की एक अनूठी विशेषता मौजूदा मेडिकल इमेजिंग वर्कफ़्लोज़ के साथ इसका सहज एकीकरण है। यह टूल स्वास्थ्य सेवा AI अनुसंधान में उपयोग के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो टीमों को मेडिकल इमेज को सटीक और कुशलतापूर्वक एनोटेट करने में मदद करता है। यह सहयोगी एनोटेशन का भी समर्थन करता है, जिससे मेडिकल पेशेवरों और AI शोधकर्ताओं की टीमें जटिल डेटासेट पर एक साथ काम कर सकती हैं।

प्रमुख विशेषताऐं:

• चिकित्सा छवि एनोटेशन (जैसे, सीटी स्कैन, एमआरआई) में विशेषज्ञता
• विभाजन, वर्गीकरण और वस्तु पहचान का समर्थन करता है
• बड़े MONAI गहन शिक्षण ढांचे का हिस्सा
• चिकित्सा इमेजिंग वर्कफ़्लो के साथ सहज एकीकरण
• टीमों के लिए सहयोगात्मक एनोटेशन सुविधाएँ

सर्वश्रेष्ठ के लिए:

• सीटी स्कैन और एमआरआई जैसे मेडिकल इमेजिंग डेटा के साथ काम करने वाली टीमें
• स्वास्थ्य देखभाल पेशेवर और एआई शोधकर्ता चिकित्सा छवियों पर टिप्पणी कर रहे हैं
• स्वास्थ्य सेवा AI विकास में उपयोगकर्ता
• चिकित्सा छवि लेबलिंग के लिए विशेष उपकरणों की आवश्यकता वाली परियोजनाएं

संपर्क और सोशल मीडिया जानकारी:

• वेबसाइट: monai.io
• लिंक्डइन: www.linkedin.com/company/projectmonai
• ट्विटर: x.com/ProjectMONAI

निष्कर्ष

कई मशीन लर्निंग और कंप्यूटर विज़न परियोजनाओं के लिए इमेज एनोटेशन एक आवश्यक कार्य है। यहाँ सूचीबद्ध उपकरण विभिन्न एनोटेशन आवश्यकताओं के लिए कई सुविधाएँ प्रदान करते हैं, बुनियादी ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और सेगमेंटेशन से लेकर जटिल AI-सहायता प्राप्त कार्यों तक। चाहे आप छोटे डेटासेट पर काम कर रहे हों या बड़े पैमाने की परियोजनाओं पर, एक एनोटेशन टूल मौजूद है जो प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करने में मदद कर सकता है। सही टूल का चयन आपकी परियोजना के पैमाने, जटिलता और विशिष्ट आवश्यकताओं पर निर्भर करता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि आपके पास अपने मशीन लर्निंग मॉडल के लिए उच्च-गुणवत्ता वाला, लेबल वाला डेटा बनाने के लिए सही सुविधाएँ उपलब्ध हैं।