Machine learning heeft een lange weg afgelegd, maar zelfs de meest geavanceerde modellen zijn slechts zo goed als de data waarmee ze getraind zijn. Een van de grootste uitdagingen bij het trainen van AI-systemen is het proces van data-annotatie. Of het nu gaat om het labelen van afbeeldingen, tekst of audiobestanden, nauwkeurige en efficiënte data-labeling is essentieel voor het bouwen van robuuste AI-modellen. Gelukkig is er een breed scala aan annotatietools voor machine learning die dit proces helpen stroomlijnen.
Deze tools zijn ontworpen om het annotatieproces te versnellen, menselijke fouten te verminderen en de algehele kwaliteit van je gelabelde data te verbeteren. Of je nu aan een kleinschalig project werkt of grote datasets moet annoteren, deze platforms bieden flexibele oplossingen die aan je behoeften voldoen. In dit artikel bekijken we enkele van de beste annotatietools die er zijn, lichten we hun belangrijkste functies toe en hoe ze je kunnen helpen je machine learning-workflow te versnellen.
1. FlyPix AI
Bij FlyPix AI zijn we gespecialiseerd in het omzetten van geospatiale data in bruikbare inzichten via kunstmatige intelligentie (AI). Ons platform helpt gebruikers objecten te detecteren, veranderingen te monitoren en afwijkingen in satelliet- en luchtfoto's te identificeren. Dit maakt het een uitstekende keuze voor sectoren die afhankelijk zijn van gedetailleerde analyses van het aardoppervlak, zoals landbouw, stadsplanning, milieumonitoring en bouw. Door AI en geospatiale analyse te combineren, bieden we een efficiëntere en effectievere manier om visuele data te verwerken en analyseren.
We hebben een gebruiksvriendelijk no-code platform ontworpen waarmee u aangepaste AI-modellen kunt maken en trainen zonder programmeerkennis. Onze tool is een ideale annotatietool voor machine learning, met name voor gebruikers die met complexe geospatiale data moeten werken. Het ondersteunt een breed scala aan databronnen, waaronder drone-, satelliet-, hyperspectrale, lidar- en Synthetic Aperture Radar (SAR)-beelden, en biedt een veelzijdige oplossing voor diverse soorten analyses. FlyPix AI biedt ook verschillende abonnementsvormen om tegemoet te komen aan de behoeften van zowel particulieren als grote organisaties, wat flexibiliteit biedt op basis van de benodigde schaal van dataverwerking.
Belangrijkste kenmerken:
- Geospatiaal AI-platform zonder code voor objectdetectie, segmentatie, lokalisatie, verandering en anomaliedetectie
- Ondersteunt satelliet-, drone-, hyperspectrale, LiDAR- en SAR-beeldtypen
- Interactieve annotatietools om aangepaste AI-modellen te trainen zonder te coderen
- Realtime-analyses met dashboards, heatmap-generatie, vectorexport, wijzigingsregistratie en samenwerkingsfuncties
- Ondersteuning op ondernemingsniveau: API-toegang, multispectrale verwerking, door experts ondersteunde QA, whitelabel-opties op duurdere abonnementen
Het beste voor:
- Teams in de landbouw, stadsplanning, milieumonitoring en bouw
- Gebruikers die een AI-ondersteunde annotatietool nodig hebben voor machine learning-taken
- Grote organisaties en ondernemingen die met complexe georuimtelijke data werken
- Personen die op zoek zijn naar een no-codeplatform voor het maken van aangepaste AI-modellen
Diensten:
- Detectie en lokalisatie van georuimtelijke objecten
- Verandering- en anomaliedetectie in beeldmateriaal
- Dynamische tracking van objecten in de tijd
- Ontwikkeling van op maat gemaakte AI-modellen voor op maat gemaakte analyses
- Naadloze integratie met bestaande GIS-systemen
- Heatmap-generatie voor het visualiseren van datapatronen
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: vliegpix.ai
- Adres: Robert-Bosch-Str. 7, 64293 Darmstadt, Duitsland
- Telefoon: +49 6151 2776497
- E-mail: info@flypix.ai
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/flypix-ai
2. Wonderkind
Prodigy is een annotatietool die gebruikt wordt voor diverse machine learning-taken, zoals objectdetectie en beeldclassificatie. Het integreert machine learning-modellen ter ondersteuning van het labelen van gegevens en optimaliseert zo het annotatieproces. Prodigy biedt flexibele workflows, waardoor gebruikers het kunnen aanpassen aan specifieke behoeften. Het platform ondersteunt zowel beeld- als tekstannotatie, waardoor het veelzijdig is voor diverse soorten machine learning-projecten.
De mogelijkheid om machine learning te combineren met menselijke input helpt de datalabeling te stroomlijnen en tegelijkertijd de nauwkeurigheid van annotaties te behouden. Prodigy ondersteunt het exporteren van gelabelde data, die eenvoudig gebruikt kunnen worden voor modeltraining in machine learning-systemen. Het is een praktische tool voor teams die behoefte hebben aan een efficiënt en aanpasbaar annotatieproces.
Belangrijkste kenmerken:
- Actief leren om de efficiëntie van datalabeling te verbeteren
- Aanpasbare workflows voor verschillende taken
- Kwaliteitscontrolefuncties om nauwkeurige annotatie te garanderen
- Integratie met machine learning-systemen voor data-export
- Realtime volgen van de voortgang van annotaties
Het beste voor:
- Taken voor het annoteren van afbeeldingen en tekst
- Aanpasbare annotatieworkflows
- Teams die werken met machine learning-pijplijnen
- Efficiënte grootschalige annotatieprojecten
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: prodi.gy
- E-mailadres: contact@explosion.ai
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/explosion-ai
3. Appen
Appen biedt een platform dat helpt bij het annoteren van data voor machine learning-taken, waaronder beeld-, tekst- en spraakherkenning. Het maakt gebruik van zowel menselijke als AI-annotatiemogelijkheden, wat zorgt voor hoogwaardige labels voor diverse datatypen. Het platform van Appen kan grootschalige annotatieprojecten aan en biedt tools om de voortgang te beheren en het datalabelproces te volgen.
Appen ondersteunt integratie met machine learning-workflows, wat de overgang van gelabelde data naar modeltraining vereenvoudigt. De flexibiliteit in het verwerken van meerdere annotatieformaten en -talen maakt het een waardevolle optie voor bedrijven die consistente, meertalige annotatieondersteuning nodig hebben.
Belangrijkste kenmerken:
- Combinatie van menselijke en door AI aangestuurde annotatie
- Ondersteuning voor meerdere gegevenstypen, waaronder afbeeldingen, tekst en spraak
- Schaalbaar platform voor grootschalige projecten
- Integratie met machine learning-workflows voor gegevensexport
- Hulpmiddelen voor het bijhouden van de voortgang van projectmanagement
Het beste voor:
- Grootschalige data-annotatieprojecten
- Multi-format data-annotatie (afbeelding, tekst, spraak)
- Bedrijven die meertalige ondersteuning nodig hebben
- Teams die met machine learning-modellen werken
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: www.appen.com
- Adres: 12131 113th Ave, NE, Suite 100, Kirkland, WA 98034
- Telefoon: +1 206-800-2101
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/appen
4. SuperAnnoteren
SuperAnnotate biedt een tool voor het annoteren van afbeeldingen die verschillende soorten annotaties ondersteunt, zoals begrenzingskaders, kernpunten en segmentatie. Het platform is ontworpen voor grote datasets en stelt teams in staat om in realtime samen te werken aan annotatietaken. Het integreert AI-tools om het proces te versnellen en de consistentie van annotaties te vergroten.
Het ondersteunt ook naadloze data-export naar machine learning-frameworks, waardoor u eenvoudig van geannoteerde data naar modeltraining kunt overstappen. Dankzij de samenwerkingstools van SuperAnnotate kunnen meerdere teamleden tegelijkertijd aan annotatieprojecten werken, wat gunstig is voor grootschalige datasets.
Belangrijkste kenmerken:
- Meerdere annotatietypen (begrenzende kaders, segmentatie, sleutelpunten)
- AI-ondersteunde tools om annotatietaken te stroomlijnen
- Realtime samenwerking voor teamgebaseerde projecten
- Naadloze integratie van machine learning-workflows
- Schaalbaar voor grote datasets
Het beste voor:
- Annotatietaken voor computer vision en machine learning
- Realtime samenwerking aan annotatieprojecten
- Teams die met grote datasets werken
- Projecten die integratie van machine learning-workflows vereisen
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: www.superannotate.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/superannotate
- Twitter: x.com/superannotate
- Facebook: www.facebook.com/superannotate
5. V7
V7 biedt tools voor het annoteren van afbeeldingen, inclusief ondersteuning voor objectdetectie, segmentatie en keypoint-annotatie. Het platform is ontworpen voor grootschalige data-annotatieprojecten en biedt zowel AI-gestuurde tools als handmatige annotatiemogelijkheden. V7 stelt teams in staat hun annotatieproces te versnellen met AI-ondersteuning, terwijl de nauwkeurigheid van gelabelde data behouden blijft.
Het platform stelt gebruikers in staat om in realtime samen te werken en biedt een eenvoudig exportsysteem voor machine learning-frameworks. V7 is geschikt voor teams die werken aan diverse computer vision-taken, van objectdetectie tot beeldsegmentatie.
Belangrijkste kenmerken:
- Ondersteuning voor objectdetectie, segmentatie en sleutelpuntannotaties
- AI-ondersteunde tools om annotatie te versnellen
- Realtime samenwerkingsfuncties voor teams
- Naadloze integratie met machine learning-frameworks
- Schaalbaar voor grote projecten
Het beste voor:
- Teams die werken aan computer vision- en machine learning-projecten
- Projecten die realtime samenwerking vereisen
- Gebruikers die AI-ondersteunde annotatietools nodig hebben
- Grootschalige taken voor beeldannotatie
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: www.v7labs.com
- Adres: 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) is een open-sourceplatform dat speciaal is ontwikkeld voor het annoteren van afbeeldingen en video's. Het ondersteunt diverse annotatietypen, waaronder objectdetectie, segmentatie en polygoonannotatie. CVAT is met name geschikt voor grootschalige projecten, omdat het is ontworpen om complexe datasets efficiënt te verwerken. Het platform is flexibel en kan worden aangepast aan diverse machine learning-taken.
Als open-sourcetool biedt CVAT uitgebreide aanpassingsmogelijkheden en kan het worden geïntegreerd in machine learning-workflows. Het biedt een gebruiksvriendelijke interface voor het maken van hoogwaardige annotaties en zorgt ervoor dat teams naadloos kunnen samenwerken. CVAT is een ideale keuze voor gebruikers die op zoek zijn naar een veelzijdige, aanpasbare annotatietool.
Belangrijkste kenmerken:
- Ondersteuning voor objectdetectie, segmentatie en polygoonannotaties
- Open-sourceplatform met aanpassingsmogelijkheden
- Samenwerkingsfuncties voor teamgebaseerde projecten
- Integratie met machine learning-workflows voor gegevensexport
- Schaalbaar voor grootschalige taken met betrekking tot beeld- en video-annotatie
Het beste voor:
- Teams die met zowel afbeeldingen als video's werken
- Grootschalige annotatieprojecten
- Gebruikers die een aanpasbaar open-sourceplatform nodig hebben
- Projecten die integratie met machine learning-workflows vereisen
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: www.cvat.ai
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/cvat-ai
- Facebook: www.facebook.com/cvat.corp
7. LabelMe
LabelMe is een open-source annotatietool voor afbeeldingen die objectdetectie en -segmentatie ondersteunt. Het wordt veel gebruikt voor het labelen van datasets voor machine learning-taken. Het platform is ontworpen om gebruiksvriendelijk en efficiënt te zijn, zodat gebruikers hun afbeeldingen eenvoudig kunnen labelen met behulp van bounding boxes, polygonen of vrijehandtekeningen. LabelMe wordt vaak gebruikt door teams die een eenvoudige oplossing nodig hebben voor snelle datalabeling zonder complexe installatie.
Het platform ondersteunt ook collaboratieve annotatie, waardoor het een praktische optie is voor teams die werken met gedeelde datasets. Dankzij het open-source karakter biedt LabelMe flexibiliteit voor gebruikers die de tool willen aanpassen of uitbreiden om aan specifieke vereisten te voldoen. Het is ideaal voor gebruikers die op zoek zijn naar een eenvoudige, aanpasbare annotatieoplossing.
Belangrijkste kenmerken:
- Ondersteuning voor objectdetectie en segmentatie
- Open source en aanpasbaar
- Gebruiksvriendelijke interface voor snelle etiketteringstaken
- Functies voor collaboratieve annotatie voor teamprojecten
- Mogelijkheid om de tool uit te breiden en aan te passen om aan specifieke behoeften te voldoen
Het beste voor:
- Eenvoudige en snelle taken voor het labelen van gegevens
- Teams die behoefte hebben aan hulpmiddelen voor samenwerking bij annotaties
- Gebruikers die op zoek zijn naar een open-sourceoplossing voor het labelen van afbeeldingen
- Kleine tot middelgrote annotatieprojecten
Contact- en sociale media-informatie:
8. Dataloop
Dataloop biedt een platform voor beeldannotatie dat AI-tools integreert om het labelproces te versnellen. Het ondersteunt een breed scala aan annotatietypen, waaronder objectdetectie, segmentatie en classificatie. Dataloop is ontworpen om teams te helpen bij het beheren van grote datasets en tegelijkertijd hoogwaardige labels te garanderen. Het platform ondersteunt zowel handmatige als AI-ondersteunde annotatietaken, waardoor gebruikers data efficiënter kunnen labelen.
Het platform van Dataloop bevat ook tools voor het beheer van datasets en projectworkflows. Dankzij de mogelijkheid om grote hoeveelheden data te verwerken, is het vooral handig voor teams die werken aan computer vision-taken die snelle en nauwkeurige labeling vereisen. Het platform integreert eenvoudig met machine learning-systemen, wat een soepele datastroom mogelijk maakt, van annotatie tot modeltraining.
Belangrijkste kenmerken:
- Ondersteuning voor objectdetectie, segmentatie en classificatie
- AI-ondersteunde en handmatige annotatiemogelijkheden
- Dataset- en projectbeheertools
- Integratie met machine learning-systemen voor data-export
- Schaalbaar voor grootschalige annotatieprojecten
Het beste voor:
- Teams die werken aan computer vision-taken
- Grootschalige data-annotatieprojecten
- Gebruikers die zowel AI-ondersteunde als handmatige annotatietools nodig hebben
- Teams die annotatieworkflows integreren met machine learning-systemen
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: dataloop.ai
- Adres: 2 Sapir st, Herzliya, POB 12580, 4685206, Israël
- E-mailadres: info@dataloop.ai
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/dataloop
9. Encord
Encord is een platform voor beeldannotatie dat diverse annotatietypen ondersteunt, waaronder objectdetectie, segmentatie en keypoint-labeling. Het is ontworpen ter ondersteuning van teams die werken aan computer vision-projecten en biedt tools voor zowel handmatige als semi-automatische annotatie. De AI-gestuurde tools van Encord helpen het annotatieproces te versnellen en tegelijkertijd hoogwaardige gelabelde data te behouden.
Het platform bevat ook projectmanagementfuncties waarmee teams hun annotatiewerk kunnen organiseren en volgen. Encord integreert goed met machine learning-workflows, waardoor de overstap van datalabeling naar modeltraining eenvoudig is. Deze tool is handig voor teams die een schaalbare oplossing nodig hebben voor grootschalige annotatietaken.
Belangrijkste kenmerken:
- Ondersteuning voor objectdetectie, segmentatie en labeling van sleutelpunten
- AI-aangedreven tools om het annotatieproces te versnellen
- Projectmanagementtools om de voortgang te volgen
- Integratie met machine learning-systemen voor data-export
- Schaalbaar voor grote datasets
Het beste voor:
- Computer vision-projecten waarbij beeldannotatie vereist is
- Teams die zowel handmatige als AI-gestuurde annotatietools nodig hebben
- Grootschalige data-annotatieprojecten
- Teams die werken aan machine learning-modellen
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: encord.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/encord-team
10. Toezicht houden
Supervisely is een annotatietool voor machine learning die een breed scala aan computer vision-taken ondersteunt, waaronder objectdetectie, segmentatie en classificatie. Het biedt zowel handmatige annotatietools als AI-ondersteunde annotatiefuncties om het proces te versnellen. Supervisely is schaalbaar en ontworpen om grote datasets te verwerken, waardoor het een praktische keuze is voor teams die met big data werken.
Het platform biedt realtime samenwerkingsfuncties, waardoor meerdere teamleden tegelijkertijd aan annotatietaken kunnen werken. Supervisely integreert ook met machine learning-workflows, waardoor gelabelde data snel gebruikt kunnen worden voor modeltraining. Het platform is geschikt voor teams die complexe en grootschalige beeldannotatieprojecten moeten beheren.
Belangrijkste kenmerken:
- Meerdere annotatietypen, waaronder objectdetectie, segmentatie en classificatie
- AI-ondersteunde annotatietools om de efficiëntie te verbeteren
- Realtime samenwerking voor teamprojecten
- Integratie met machine learning-systemen voor naadloze gegevensexport
- Schaalbaar voor grote datasets
Het beste voor:
- Teams die werken aan computer vision-taken
- Grootschalige annotatieprojecten
- Realtime samenwerking voor teamwerk
- Teams die annotatietaken integreren met machine learning-modellen
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: supervisely.com
- E‑mail: hello@supervisely.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/deep-systems
- Twitter: x.com/supervisely_ai
11. Schaal AI
Scale AI is een annotatietool voor machine learning die datalabelingdiensten biedt voor diverse toepassingen, waaronder computer vision, natuurlijke taalverwerking en spraakherkenning. Het combineert AI-ondersteunde annotatie met menselijk toezicht om ervoor te zorgen dat de data nauwkeurig gelabeld zijn. Scale AI ondersteunt diverse datatypen, waaronder afbeeldingen, tekst en audio.
Het platform is ontworpen voor schaalbaarheid, waardoor gebruikers grote datasets kunnen verwerken en hoogwaardige gelabelde data kunnen leveren. Het integreert ook goed met machine learning-workflows, waardoor het eenvoudig is om geannoteerde data te exporteren voor modeltraining. Schaalbare AI wordt vaak gebruikt voor projecten op ondernemingsniveau waarbij de nauwkeurigheid en efficiëntie van data-annotatie cruciaal zijn.
Belangrijkste kenmerken:
- AI-ondersteunde en door mensen geannoteerde datalabeling
- Ondersteunt afbeeldingen, tekst en audio-annotaties
- Schaalbaar voor grote data-annotatietaken
- Integratie met machine learning-pipelines voor naadloze gegevensexport
- Hulpmiddelen voor voortgangsbewaking en projectbeheer
Het beste voor:
- Grootschalige data-annotatieprojecten
- Teams die met meerdere gegevenstypen werken (afbeeldingen, tekst, audio)
- Bedrijven die schaalbare en nauwkeurige annotatieservices nodig hebben
- Teams die annotatie integreren met machine learning-workflows
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: scale.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/scaleai
- Twitter: x.com/scale_ai
- Facebook: www.facebook.com/scaleapi
12. Roboflow
Roboflow is een annotatietool die het labelen van afbeeldingen voor machine learning-taken vereenvoudigt. Het ondersteunt verschillende annotatietypen, waaronder begrenzende kaders, polygonen en maskers voor segmentatie. Roboflow stelt gebruikers in staat om afbeeldingen te annoteren voor objectdetectie, classificatie en segmentatieprojecten. Het platform bevat AI-tools die het annotatieproces versnellen door bepaalde taken te automatiseren.
Naast annotatietools biedt Roboflow datasetbeheerfuncties waarmee gebruikers datasets kunnen organiseren en versiebeheer kunnen toepassen terwijl ze werken. Het platform integreert met populaire machine learning-frameworks zoals TensorFlow en PyTorch, waardoor het eenvoudig is om gelabelde data direct te exporteren voor modeltraining. Roboflow biedt zowel gratis als betaalde abonnementen aan, afhankelijk van de omvang van de dataset.
Belangrijkste kenmerken:
- Ondersteuning voor begrenzende kaders, polygonen en segmentatiemaskers
- AI-ondersteunde annotatietools om het proces te versnellen
- Datasetbeheer en versiebeheer
- Integratie met populaire machine learning-frameworks zoals TensorFlow en PyTorch
- Gratis en betaalde abonnementen die aansluiten bij de behoeften van verschillende gebruikers
Het beste voor:
- Taken voor objectdetectie, beeldclassificatie en segmentatie
- Teams die AI-ondersteunde annotatietools nodig hebben
- Gebruikers die met TensorFlow en PyTorch werken
- Beheer en annotatie van datasets op kleine tot grote schaal
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: roboflow.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/roboflow-ai
- Twitter: x.com/roboflow
13. Etikettendoos
Labelbox is een platform dat tools biedt voor beeldannotatie, gericht op het verbeteren van de snelheid en nauwkeurigheid van labeltaken voor machine learning-projecten. Het ondersteunt taken zoals objectdetectie, segmentatie en beeldclassificatie. Het platform biedt zowel handmatige als AI-ondersteunde tools om gebruikers te helpen gegevens efficiënt te annoteren.
Labelbox biedt een reeks functies die zijn ontworpen om de annotatieworkflow te optimaliseren, waaronder realtime samenwerking, voortgangsregistratie en kwaliteitscontrole. Het integreert ook met machine learning-frameworks, waardoor gebruikers hun gelabelde data eenvoudig kunnen exporteren voor trainingsmodellen. Het platform is schaalbaar en wordt gebruikt door teams die werken aan zowel kleine als grootschalige annotatieprojecten.
Belangrijkste kenmerken:
- Handmatige en AI-ondersteunde hulpmiddelen voor beeldannotatie
- Realtime samenwerking voor teamgebaseerde projecten
- Functies voor voortgangsbewaking en kwaliteitscontrole
- Integratie met machine learning-systemen voor eenvoudige gegevensexport
- Schaalbaar voor projecten van elke omvang
Het beste voor:
- Teams die werken aan objectdetectie en beeldclassificatie
- Gebruikers die zowel handmatige als door AI ondersteunde annotatietools nodig hebben
- Projecten die realtime samenwerking vereisen
- Teams die integreren met machine learning-frameworks voor modeltraining
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: labelbox.com
14. Rechthoekig label
RectLabel is een tool voor machine learning voor het annoteren van afbeeldingen die beeldclassificatie, objectdetectie en segmentatie ondersteunt. Het biedt een eenvoudige interface voor het annoteren van afbeeldingen, inclusief tools zoals bounding boxes, polygonen en keypoints. RectLabel is gebruiksvriendelijk ontworpen en maakt snelle annotaties mogelijk voor diverse computer vision-taken.
De tool integreert met machine learning-modellen, waardoor gebruikers gemakkelijker geannoteerde afbeeldingen direct kunnen exporteren voor training. RectLabel is met name handig voor teams die met kleinere datasets werken of die op zoek zijn naar een lichtgewicht, gebruiksvriendelijke annotatietool. Het platform biedt zowel gratis als betaalde opties, afhankelijk van de omvang van het annotatieproject.
Belangrijkste kenmerken:
- Ondersteuning voor omsluitende kaders, polygonen en sleutelpunten
- Integratie met machine learning-frameworks voor eenvoudige gegevensexport
- Lichtgewicht en gebruiksvriendelijke interface
- Gratis en betaalde opties voor verschillende projectbehoeften
- Geschikt voor annotatietaken op kleinere schaal
Het beste voor:
- Teams die werken aan objectdetectie en -segmentatie
- Gebruikers die een eenvoudig, lichtgewicht annotatiehulpmiddel nodig hebben
- Kleine tot middelgrote machine learning-projecten
- Teams die annotaties integreren in machine learning-modellen
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: rectlabel.com
Conclusie
De in dit artikel genoemde annotatietools zijn ontworpen voor diverse taken op het gebied van beeldannotatie, van objectdetectie en -segmentatie tot classificatie. Ze bieden functies zoals AI-ondersteunde labeling, realtime samenwerking en integratie met machine learning-workflows, waardoor teams efficiënt data kunnen labelen voor machine learning-projecten. Of u nu werkt aan een klein project of een grootschalige dataset, deze tools bieden oplossingen voor diverse behoeften op het gebied van computer vision en machine learning.