Se você está se aprofundando em aprendizado de máquina ou IA, perceberá rapidamente que a rotulagem de dados é uma etapa crucial. Ferramentas de anotação ajudam a rotular suas imagens, vídeos e outros conjuntos de dados, preparando-os para o treinamento de seus modelos. Embora muitas ferramentas de anotação tenham um preço alto, existem algumas ótimas opções gratuitas disponíveis. Essas ferramentas gratuitas podem ajudar você a realizar o trabalho sem gastar muito, seja em um projeto pequeno ou em uma solução escalável. Vamos dar uma olhada nas melhores ferramentas de anotação gratuitas disponíveis e como elas podem ajudar a otimizar seu processo de rotulagem de dados.
1. FlyPix IA
Na FlyPix AI, nos especializamos em análise geoespacial, utilizando inteligência artificial para transformar imagens aéreas e de satélite em insights práticos. A plataforma foi projetada para nos ajudar a detectar objetos, monitorar mudanças e identificar anomalias, o que é crucial para setores como agricultura, planejamento urbano e monitoramento ambiental. Embora a FlyPix AI seja uma plataforma paga, ela oferece recursos valiosos que podem ser úteis como ferramentas de anotação gratuitas para projetos menores ou equipes que estão começando a trabalhar com dados geoespaciais.
Valorizamos o FlyPix AI por sua plataforma sem código, que nos permite criar e treinar facilmente modelos de IA personalizados. As ferramentas de anotação interativas nos ajudam a anotar imagens e treinar modelos sem a necessidade de habilidades de programação, tornando-o uma ferramenta acessível para usuários técnicos e não técnicos. Além disso, as análises em tempo real e a geração de mapas de calor do FlyPix AI nos ajudam a rastrear mudanças ao longo do tempo, fornecendo insights de dados claros e acionáveis.
Principais características:
- Plataforma sem código para anotação de imagens e treinamento de modelos
- Suporta tipos de dados de satélite, drone e LiDAR
- Ferramentas interativas para anotar objetos e rastrear alterações
- Análise em tempo real com geração de mapa de calor
- Suporte de nível empresarial para projetos de grande escala
Serviços:
- Detecção e localização de objetos geoespaciais
- Detectar e rastrear alterações ou anomalias em imagens
- Desenvolvimento de modelo de IA personalizado para as necessidades exclusivas do seu projeto
- Integração com sistemas GIS para um fluxo de trabalho mais tranquilo
- Visualizando padrões de dados com mapas de calor
Melhor para:
- Equipes trabalhando com imagens de satélite, drones ou LiDAR
- Projetos em agricultura, planejamento urbano e monitoramento ambiental
- Usuários que procuram uma ferramenta sem código para anotar e treinar modelos rapidamente
- Qualquer pessoa que precise de rastreamento de mudanças em tempo real e representação visual de dados
Informações de contato e mídia social:
- Local na rede Internet: flypix.ai
- Endereço: Robert-Bosch-Str. 7, 64293 Darmstadt, Alemanha
- Telefone: +49 6151 2776497
- E-mail: info@flypix.ai
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/flypix-ai
2. CVAT
CVAT (Computer Vision Annotation Tool) é uma plataforma de código aberto projetada para anotar imagens e vídeos, principalmente para tarefas de visão computacional. É uma escolha popular entre equipes que trabalham em projetos de aprendizado de máquina e IA que exigem detecção, segmentação e rastreamento de objetos. A plataforma suporta diversos formatos de anotação e oferece uma interface amigável, tornando-se uma ferramenta essencial para quem busca rotular grandes conjuntos de dados com eficiência.
O CVAT se destaca por seu foco em flexibilidade e colaboração. As equipes podem trabalhar juntas facilmente em projetos de anotação, e a plataforma se integra perfeitamente a fluxos de trabalho de aprendizado de máquina, permitindo que os usuários exportem dados anotados para processamento posterior. Seja trabalhando em um projeto de pesquisa ou precisando rotular dados para aplicações comerciais, o CVAT oferece as ferramentas necessárias para lidar com tarefas complexas de anotação.
Principais características:
- Código aberto e personalizável
- Suporta detecção, segmentação e rastreamento de objetos
- Colaboração em tempo real para anotações baseadas em equipe
- Integração com pipelines de aprendizado de máquina
- Funciona com vários formatos de imagem e vídeo
Melhor para:
- Equipes de IA e aprendizado de máquina precisam de rotulagem de dados precisa
- Projetos de anotação em larga escala que exigem colaboração em equipe
- Empresas que buscam uma ferramenta gratuita e de código aberto
- Equipes de pesquisa focadas em tarefas de visão computacional
Informações de contato e mídia social:
- Site: www.cvat.ai
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/cvat-ai
- Facebook: www.facebook.com/cvat.corp
3. Estúdio de Etiquetas
O Label Studio é uma ferramenta de código aberto que oferece rotulagem flexível de dados para imagens, texto, áudio e vídeo. É uma ótima opção para projetos de aprendizado de máquina em que é necessário anotar diversos tipos de dados, incluindo dados estruturados e não estruturados. O Label Studio foi projetado para ser fácil de usar e, ao mesmo tempo, oferecer o poder da personalização, tornando-se uma escolha sólida para equipes com necessidades específicas de anotação.
Esta ferramenta suporta uma ampla gama de tipos e formatos de dados, permitindo que equipes anotem dados para projetos que envolvem visão computacional, processamento de linguagem natural e outras tarefas relacionadas à IA. Sua natureza de código aberto significa que é econômica e personalizável, permitindo que os usuários a adaptem às necessidades específicas de seus projetos sem a necessidade de um orçamento elevado.
Principais características:
- Código aberto e altamente personalizável
- Suporta anotações de imagem, vídeo, texto e áudio
- Colaboração em tempo real para trabalho em equipe
- Integração perfeita com fluxos de trabalho de aprendizado de máquina
- Interface fácil de usar para rotulagem de dados eficiente
Melhor para:
- Equipes que precisam rotular diversos tipos de dados para aprendizado de máquina
- Empresas que buscam uma ferramenta gratuita e de código aberto com opções de personalização
- Projetos envolvendo visão computacional, PNL e IA
- Equipes trabalhando em tarefas de rotulagem de dados que exigem colaboração em tempo real
Informações de contato e mídia social:
- Site: labelstud.io
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/heartex
- Twitter: x.com/labelstudiohq
4. Rotule-me
O LabelMe é uma ferramenta simples e de código aberto para anotar imagens. É particularmente útil para equipes que precisam rotular dados rapidamente para tarefas de aprendizado de máquina, como detecção e segmentação de objetos. O LabelMe suporta uma variedade de formatos de anotação, incluindo caixas delimitadoras e polígonos, o que o torna flexível o suficiente para diferentes tipos de projetos.
Embora seja uma ferramenta relativamente básica, a simplicidade e a acessibilidade do LabelMe o tornam a escolha ideal para projetos de pequena escala ou pesquisadores com orçamento limitado. É de código aberto, o que significa que qualquer pessoa pode usá-lo gratuitamente, e é fácil de começar, o que o torna uma solução prática para equipes que não precisam da complexidade de ferramentas de anotação maiores.
Principais características:
- Código aberto e gratuito para uso
- Suporta caixas delimitadoras, polígonos e outras anotações
- Interface simples para rotulagem rápida de imagens
- Ótimo para tarefas de detecção e segmentação de objetos
- Personalizável para necessidades específicas de anotação
Melhor para:
- Projetos de anotação de imagens em pequena escala
- Pesquisadores ou equipes com orçamento limitado que precisam de uma solução rápida
- Projetos envolvendo detecção e segmentação de objetos
- Usuários que procuram uma ferramenta de anotação de código aberto e sem custo
Informações de contato e mídia social:
5. Escalável
Scalabel é uma ferramenta de anotação de imagens flexível e de código aberto, projetada para projetos de grande porte. Ela suporta diversos tipos de anotação, como caixas delimitadoras, pontos-chave e segmentação, e é ideal para tarefas de aprendizado de máquina que exigem rótulos precisos e de alta qualidade. O Scalabel foi criado para escalar, portanto, funciona bem tanto para conjuntos de dados pequenos quanto grandes.
Um dos recursos que diferenciam o Scalabel são seus recursos de colaboração, que permitem que equipes trabalhem juntas em tarefas de anotação em tempo real. Seja trabalhando com uma equipe pequena ou precisando de uma ferramenta que lide com conjuntos de dados de nível empresarial, o Scalabel oferece uma solução confiável para rotulagem de dados eficiente.
Principais características:
- De código aberto e escalável para grandes conjuntos de dados
- Suporta caixas delimitadoras, pontos-chave e segmentação
- Colaboração em tempo real para anotações baseadas em equipe
- Personalizável para requisitos específicos do projeto
- Integra-se com fluxos de trabalho de aprendizado de máquina
Melhor para:
- Equipes trabalhando com conjuntos de dados grandes e complexos
- Projetos que exigem anotação de imagem de alta qualidade
- Equipes de aprendizado de máquina focadas em detecção e segmentação de objetos
- Projetos colaborativos que precisam de recursos de anotação baseados em equipe
Informações de contato e mídia social:
- Site: www.scalabel.ai
6. Anotador de imagens VGG (VIA)
O VGG Image Annotator (VIA) é uma ferramenta simples e de código aberto desenvolvida pelo Visual Geometry Group da Universidade de Oxford. Ele foi projetado para rotular imagens e vídeos, o que o torna uma escolha sólida para equipes que trabalham com aprendizado de máquina e tarefas de IA, como detecção e segmentação de objetos. O VIA roda diretamente no navegador, portanto, não há necessidade de instalação, o que o torna incrivelmente fácil de acessar e começar a usar imediatamente.
O que diferencia o VIA é sua simplicidade e acessibilidade. Ele não é sobrecarregado com recursos desnecessários, o que o torna perfeito para projetos menores ou equipes que precisam apenas de uma ferramenta simples para anotações. Embora possa não ter os recursos avançados de algumas outras ferramentas, ele oferece as funcionalidades essenciais necessárias para uma rotulagem rápida e eficiente, especialmente para pesquisadores e desenvolvedores que precisam de uma ferramenta simples.
Principais características:
- De código aberto e baseado em navegador
- Suporta tarefas de detecção e segmentação de objetos
- Interface simples e amigável
- Não requer instalação
- Ideal para projetos de anotação em pequena escala
Melhor para:
- Projetos de anotação de imagens em pequena escala
- Pesquisadores ou desenvolvedores que precisam de uma ferramenta simples e acessível
- Equipes que buscam uma solução de código aberto e sem custos
- Usuários que preferem uma ferramenta baseada em navegador sem instalação
Informações de contato e mídia social:
- Site: www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/via
- E-mail: vgg-webmasters@robots.ox.ac.takethisout.uk
- Twitter: x.com/Oxford_VGG
7. Rótulo MONAI
O MONAI Label é uma ferramenta de anotação de imagens de código aberto desenvolvida para tarefas de imagem médica. Faz parte da estrutura MONAI, que se concentra em IA na área da saúde. Esta ferramenta auxilia pesquisadores e equipes de saúde a anotar imagens médicas para projetos como segmentação, classificação e detecção. O MONAI Label integra-se perfeitamente a softwares de imagem médica, o que o torna especialmente útil para equipes que trabalham na área da saúde ou em pesquisa médica.
A força do MONAI Label reside em seu foco na área da saúde. A plataforma foi desenvolvida especificamente para anotação de imagens médicas, permitindo que profissionais anotem exames médicos ou imagens radiológicas com facilidade. Com sua natureza de código aberto, o MONAI Label oferece uma solução flexível e econômica para equipes que precisam de rotulagem precisa para modelos de IA médica.
Principais características:
- Ferramenta de código aberto específica para anotação de imagens médicas
- Suporta tarefas de segmentação, classificação e detecção
- Integra-se com softwares populares de imagens médicas
- Focado em aplicações de pesquisa médica e de saúde
- Personalizável para casos de uso médico específicos
Melhor para:
- Equipes de pesquisa médica e de saúde trabalhando com imagens médicas
- Projetos que exigem anotação precisa de imagens médicas
- Equipes que precisam de uma ferramenta de anotação personalizável e de código aberto para organizações de saúde que integram anotações em seus fluxos de trabalho de imagens médicas
Informações de contato e mídia social:
- Site: monai.io
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/projectmonai
- Twitter: x.com/ProjectMONAI
8. Anotar
O Annotely é um software de anotação de imagens que permite que equipes rotulem imagens para projetos de aprendizado de máquina e IA. Ele oferece uma interface simples e intuitiva para tarefas como detecção de objetos e segmentação de imagens. O Annotely se destaca por sua simplicidade, facilitando aos usuários começarem a anotar imagens diretamente, sem precisar lidar com configurações complicadas ou curvas de aprendizado íngremes.
Esta ferramenta é particularmente adequada para projetos de pequeno e médio porte e é uma ótima opção para empresas ou indivíduos que precisam de uma solução confiável e gratuita para rotulagem de dados. O Annotely oferece todos os recursos básicos necessários para anotação de imagens e sua flexibilidade o torna adaptável a diferentes tipos de aplicações de IA e aprendizado de máquina.
Principais características:
- Interface de usuário simples e intuitiva
- Suporta caixa delimitadora e anotação de polígono
- Ideal para tarefas de detecção e segmentação de objetos
- Personalizável para diferentes necessidades de anotação
- Gratuito e acessível para projetos de pequena e média escala
Melhor para:
- Equipes pequenas e médias que precisam de uma ferramenta de anotação rápida e fácil
- Projetos envolvendo detecção e segmentação de objetos
- Usuários que desejam uma ferramenta acessível e gratuita para rotular imagens
- Empresas que precisam de um software de anotação de imagem confiável
Informações de contato e mídia social:
- Site: annotely.com
- Twitter: x.com/@annotely
Conclusão
Escolher as ferramentas de anotação gratuitas certas é crucial para otimizar a rotulagem de dados em projetos de aprendizado de máquina e IA. Essas ferramentas simplificam o processo de preparação de seus conjuntos de dados, seja para detecção de objetos, segmentação de imagens ou outras tarefas de IA. De soluções básicas de código aberto a plataformas mais ricas em recursos, há opções disponíveis para todas as necessidades e tamanhos de projeto.
As melhores ferramentas não só aceleram a anotação, como também garantem a precisão dos dados, essencial para a construção de modelos de IA confiáveis. Com muitas ferramentas que oferecem recursos colaborativos e de integração, as equipes podem trabalhar juntas com eficiência em grandes conjuntos de dados. Independentemente da escala ou complexidade do seu projeto, a ferramenta de anotação certa ajuda a economizar tempo e garante que os dados estejam prontos para o treinamento dos seus modelos.