Als je je verdiept in machine learning of AI, zul je al snel beseffen dat datalabeling een cruciale stap is. Annotatietools helpen je bij het labelen van je afbeeldingen, video's en andere datasets, zodat ze klaar zijn voor het trainen van je modellen. Hoewel veel annotatietools een flink prijskaartje hebben, zijn er ook een aantal geweldige gratis opties beschikbaar. Deze gratis tools kunnen je helpen de klus te klaren zonder je bankrekening te plunderen, of je nu aan een klein project werkt of een schaalbare oplossing nodig hebt. Laten we eens kijken naar de beste gratis annotatietools die er zijn en hoe ze je datalabelingproces kunnen stroomlijnen.
1. FlyPix AI
Bij FlyPix AI zijn we gespecialiseerd in geospatiale analyse door gebruik te maken van kunstmatige intelligentie (AI) om satelliet- en luchtfoto's om te zetten in bruikbare inzichten. Het platform is ontworpen om ons te helpen objecten te detecteren, veranderingen te monitoren en afwijkingen te identificeren, wat cruciaal is voor sectoren zoals landbouw, stadsplanning en milieumonitoring. Hoewel FlyPix AI een betaald platform is, biedt het waardevolle functies die nuttig kunnen zijn als gratis annotatietools voor kleinere projecten of teams die net beginnen met geospatiale data.
We waarderen FlyPix AI vanwege het no-codeplatform waarmee we eenvoudig aangepaste AI-modellen kunnen maken en trainen. De interactieve annotatietools helpen ons bij het annoteren van beelden en het trainen van modellen zonder programmeervaardigheden, waardoor het een toegankelijke tool is voor zowel technische als niet-technische gebruikers. Bovendien helpen de realtime analyses en heatmap-generatie van FlyPix AI ons om veranderingen in de loop van de tijd te volgen, wat duidelijke en bruikbare data-inzichten oplevert.
Belangrijkste kenmerken:
- No-code platform voor beeldannotatie en modeltraining
- Ondersteunt satelliet-, drone- en LiDAR-gegevenstypen
- Interactieve hulpmiddelen voor het annoteren van objecten en het bijhouden van wijzigingen
- Realtime-analyses met heatmapgeneratie
- Ondersteuning op ondernemingsniveau voor grootschalige projecten
Diensten:
- Detectie en lokalisatie van georuimtelijke objecten
- Het detecteren en volgen van veranderingen of afwijkingen in afbeeldingen
- Ontwikkeling van een aangepast AI-model voor uw unieke projectbehoeften
- Integratie met GIS-systemen voor een soepelere workflow
- Visualiseren van datapatronen met heatmaps
Het beste voor:
- Teams die werken met satelliet-, drone- of LiDAR-beelden
- Projecten in landbouw, stadsplanning en milieumonitoring
- Gebruikers die op zoek zijn naar een no-code tool om snel modellen te annoteren en te trainen
- Iedereen die behoefte heeft aan realtime wijzigingsregistratie en visuele dataweergave
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. CVAT
CVAT (Computer Vision Annotation Tool) is een open-sourceplatform dat is ontworpen voor het annoteren van afbeeldingen en video's, voornamelijk voor computer vision-taken. Het is een populaire keuze onder teams die werken aan machine learning- en AI-projecten die objectdetectie, segmentatie en tracking vereisen. Het platform ondersteunt verschillende annotatieformaten en biedt een gebruiksvriendelijke interface, waardoor het een ideale tool is voor iedereen die grote datasets efficiënt wil labelen.
CVAT onderscheidt zich door de focus op flexibiliteit en samenwerking. Teams kunnen eenvoudig samenwerken aan annotatieprojecten en het platform integreert goed met machine learning-workflows, waardoor gebruikers geannoteerde data kunnen exporteren voor verdere verwerking. Of u nu werkt aan een onderzoeksproject of data moet labelen voor commerciële toepassingen, CVAT biedt de benodigde tools om complexe annotatietaken uit te voeren.
Belangrijkste kenmerken:
- Open source en aanpasbaar
- Ondersteunt objectdetectie, segmentatie en tracking
- Realtime samenwerking voor teamgebaseerde annotatie
- Integratie met machine learning-pipelines
- Werkt met verschillende beeld- en videoformaten
Het beste voor:
- AI- en machine learning-teams die nauwkeurige datalabeling nodig hebben
- Grootschalige annotatieprojecten die samenwerking in teams vereisen
- Bedrijven die op zoek zijn naar een gratis, open-sourcetool
- Onderzoeksteams die zich richten op computer vision-taken
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: www.cvat.ai
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/cvat-ai
- Facebook: www.facebook.com/cvat.corp
3. Labelstudio
Label Studio is een open-sourcetool die flexibele datalabeling biedt voor afbeeldingen, tekst, audio en video. Het is een uitstekende optie voor machine learning-projecten waarbij u diverse gegevenstypen moet annoteren, waaronder zowel gestructureerde als ongestructureerde data. Label Studio is gebruiksvriendelijk ontworpen en biedt tegelijkertijd de mogelijkheid tot maatwerk, waardoor het een uitstekende keuze is voor teams met unieke annotatievereisten.
Deze tool ondersteunt een breed scala aan gegevenstypen en -formaten, waardoor teams data kunnen annoteren voor projecten met computer vision, natuurlijke taalverwerking en andere AI-gerelateerde taken. Dankzij het open-source karakter is het kosteneffectief en aanpasbaar, zodat gebruikers het kunnen aanpassen aan hun specifieke projectbehoeften zonder dat een groot budget nodig is.
Belangrijkste kenmerken:
- Open-source en zeer aanpasbaar
- Ondersteunt afbeeldingen, video, tekst en audio-annotaties
- Realtime samenwerking voor teamwerk
- Naadloze integratie met machine learning-workflows
- Gebruiksvriendelijke interface voor efficiënte gegevenslabeling
Het beste voor:
- Teams die verschillende gegevenstypen moeten labelen voor machinaal leren
- Bedrijven die op zoek zijn naar een gratis, open-sourcetool met aanpassingsmogelijkheden
- Projecten met betrekking tot computer vision, NLP en AI
- Teams die werken aan taken voor het labelen van gegevens waarvoor realtime samenwerking vereist is
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: labelstud.io
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/heartex
- Twitter: x.com/labelstudiohq
4. LabelMe
LabelMe is een eenvoudige open-sourcetool voor het annoteren van afbeeldingen. Het is met name handig voor teams die snel gegevens moeten labelen voor machine learning-taken zoals objectdetectie en -segmentatie. LabelMe ondersteunt diverse annotatieformaten, waaronder bounding boxes en polygonen, waardoor het flexibel genoeg is voor verschillende soorten projecten.
Hoewel het een relatief eenvoudige tool is, maken de eenvoud en toegankelijkheid van LabelMe het een ideale keuze voor kleinschalige projecten of onderzoekers met een beperkt budget. Het is open source, wat betekent dat iedereen het gratis kan gebruiken, en het is gemakkelijk om mee te beginnen, waardoor het een praktische oplossing is voor teams die de complexiteit van grotere annotatietools niet nodig hebben.
Belangrijkste kenmerken:
- Open-source en gratis te gebruiken
- Ondersteunt omkaderingsvakken, polygonen en andere annotaties
- Eenvoudige interface voor snelle afbeeldingslabeling
- Uitstekend geschikt voor objectdetectie- en segmentatietaken
- Aanpasbaar voor specifieke annotatiebehoeften
Het beste voor:
- Kleinschalige beeldannotatieprojecten
- Onderzoekers of teams met een beperkt budget die snel een oplossing nodig hebben
- Projecten met betrekking tot objectdetectie en -segmentatie
- Gebruikers die op zoek zijn naar een gratis, open-source annotatietool
Contact- en sociale media-informatie:
5. Schaalbaar
Scalabel is een flexibele, open-source tool voor het annoteren van afbeeldingen, speciaal ontworpen voor grootschalige projecten. De tool ondersteunt diverse annotatietypen, zoals bounding boxes, keypoints en segmentatie, en is ideaal voor machine learning-taken die nauwkeurige, hoogwaardige labels vereisen. Scalabel is schaalbaar en werkt daarom goed voor zowel kleine als grote datasets.
Een van de functies die Scalabel onderscheidt, zijn de samenwerkingsmogelijkheden, waarmee teams in realtime kunnen samenwerken aan annotatietaken. Of u nu met een klein team werkt of een tool nodig hebt die datasets op bedrijfsniveau aankan, Scalabel biedt een betrouwbare oplossing voor efficiënte datalabeling.
Belangrijkste kenmerken:
- Open source en schaalbaar voor grote datasets
- Ondersteunt omkaderingsvakken, sleutelpunten en segmentatie
- Realtime samenwerking voor teamgebaseerde annotatie
- Aanpasbaar voor specifieke projectvereisten
- Integreert met machine learning-workflows
Het beste voor:
- Teams die met grote, complexe datasets werken
- Projecten die hoogwaardige beeldannotatie vereisen
- Machine learning-teams gericht op objectdetectie en -segmentatie
- Samenwerkingsprojecten die teamgebaseerde annotatiefuncties nodig hebben
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: www.scalabel.ai
6. VGG-beeldannotator (VIA)
VGG Image Annotator (VIA) is een eenvoudige open-sourcetool, ontwikkeld door de Visual Geometry Group van de Universiteit van Oxford. De tool is ontworpen voor het labelen van afbeeldingen en video's, waardoor het een uitstekende keuze is voor teams die werken aan machine learning en AI-taken zoals objectdetectie en -segmentatie. VIA draait rechtstreeks in de browser, dus installatie is niet nodig, waardoor het ongelooflijk eenvoudig te openen en direct te gebruiken is.
Wat VIA onderscheidt, is de eenvoud en toegankelijkheid. Het zit niet vol met onnodige functies, waardoor het perfect is voor kleinere projecten of teams die gewoon een eenvoudige tool voor annotaties nodig hebben. Hoewel het misschien de geavanceerde functies van andere tools mist, biedt het de essentiële functionaliteiten die nodig zijn voor snel en efficiënt labelen, met name voor onderzoekers en ontwikkelaars die een no-nonsense tool nodig hebben.
Belangrijkste kenmerken:
- Open-source en browsergebaseerd
- Ondersteunt objectdetectie- en segmentatietaken
- Eenvoudige, gebruiksvriendelijke interface
- Geen installatie vereist
- Ideaal voor annotatieprojecten op kleine schaal
Het beste voor:
- Kleinschalige beeldannotatieprojecten
- Onderzoekers of ontwikkelaars die een eenvoudig, toegankelijk hulpmiddel nodig hebben
- Teams die op zoek zijn naar een open-source, gratis oplossing
- Gebruikers die de voorkeur geven aan een browsergebaseerde tool zonder installatie
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/via
- E‑mail: vgg-webmasters@robots.ox.ac.takethisout.uk
- Twitter: x.com/Oxford_VGG
7. MONAI-label
MONAI Label is een open-source tool voor beeldannotatie, speciaal ontwikkeld voor medische beeldvorming. Het maakt deel uit van het grotere MONAI-framework, dat zich richt op AI in de gezondheidszorg. Deze tool helpt onderzoekers en zorgteams bij het annoteren van medische beelden voor projecten zoals segmentatie, classificatie en detectie. MONAI Label integreert naadloos met medische beeldvormingssoftware, waardoor het bijzonder nuttig is voor teams die werken in de gezondheidszorg of medisch onderzoek.
De kracht van MONAI Label ligt in de focus op de gezondheidszorg. Het platform is specifiek gebouwd voor annotatie van medische beelden, waardoor professionals eenvoudig medische scans of radiologiebeelden kunnen annoteren. Dankzij het open-source karakter biedt MONAI Label een flexibele en kosteneffectieve oplossing voor teams die nauwkeurige labeling nodig hebben voor medische AI-modellen.
Belangrijkste kenmerken:
- Open-sourcetool specifiek voor annotatie van medische beelden
- Ondersteunt segmentatie-, classificatie- en detectietaken
- Integreert met populaire medische beeldvormingssoftware
- Gericht op toepassingen in de gezondheidszorg en medisch onderzoek
- Aanpasbaar voor specifieke medische toepassingen
Het beste voor:
- Teams in de gezondheidszorg en medisch onderzoek die met medische beeldvorming werken
- Projecten waarbij nauwkeurige annotatie van medische beelden vereist is
- Teams die een open-source, aanpasbare annotatietool voor de gezondheidszorg nodig hebben. Organisaties die annotatie integreren in hun medische beeldvormingsworkflows.
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: monai.io
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/projectmonai
- Twitter: x.com/ProjectMONAI
8. Annoteren
Annotely is software voor het annoteren van afbeeldingen waarmee teams afbeeldingen kunnen labelen voor machine learning en AI-projecten. Het biedt een eenvoudige, intuïtieve interface voor taken zoals objectdetectie en beeldsegmentatie. Annotely onderscheidt zich door zijn eenvoud, waardoor gebruikers direct aan de slag kunnen met het annoteren van afbeeldingen, zonder ingewikkelde instellingen of steile leercurves.
Deze tool is met name geschikt voor kleine tot middelgrote projecten en is een uitstekende optie voor bedrijven of particulieren die een betrouwbare, gratis oplossing voor datalabeling nodig hebben. Annotely biedt alle basisfuncties die nodig zijn voor beeldannotatie en dankzij de flexibiliteit is het geschikt voor verschillende soorten AI- en machine learning-toepassingen.
Belangrijkste kenmerken:
- Eenvoudige en intuïtieve gebruikersinterface
- Ondersteunt omkaderingsvak- en polygoonannotatie
- Ideaal voor objectdetectie- en segmentatietaken
- Aanpasbaar voor verschillende annotatiebehoeften
- Gratis en toegankelijk voor kleine tot middelgrote projecten
Het beste voor:
- Kleine tot middelgrote teams die behoefte hebben aan een snelle en eenvoudige annotatietool
- Projecten met betrekking tot objectdetectie en -segmentatie
- Gebruikers die een toegankelijke, gratis tool willen voor het labelen van afbeeldingen
- Bedrijven die betrouwbare software voor beeldannotatie nodig hebben
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: annotely.com
- Twitter: x.com/@annotely
Conclusie
Het kiezen van de juiste gratis annotatietools is cruciaal voor het stroomlijnen van datalabeling in machine learning- en AI-projecten. Deze tools vereenvoudigen het proces van het voorbereiden van uw datasets, of het nu gaat om objectdetectie, beeldsegmentatie of andere AI-taken. Van eenvoudige open-sourceoplossingen tot meer functionele platforms: er zijn opties beschikbaar voor elke behoefte en projectgrootte.
De beste tools versnellen niet alleen het annoteren, maar garanderen ook de nauwkeurigheid van de data, essentieel voor het bouwen van betrouwbare AI-modellen. Dankzij de vele tools die samenwerkingsfuncties en integratiemogelijkheden bieden, kunnen teams efficiënt samenwerken aan grote datasets. Ongeacht de schaal of complexiteit van uw project, de juiste annotatietool bespaart tijd en zorgt ervoor dat de data klaar is voor het trainen van uw modellen.